Prediksi telah menjadi kemampuan inti dari evolusi manusia - sejak zaman kuno, manusia telah mengandalkan indera dan naluri mereka untuk memprediksi ancaman dan peluang di lingkungan, termasuk mendeteksi pola aktivitas predator, kemungkinan munculnya mangsa, dan ketersediaan makanan musiman, semuanya sangat penting untuk bertahan hidup.
Sejak saat itu, model prediktif ini telah berkembang menjadi penggunaan alat dan perencanaan (seperti memprediksi kebutuhan tanaman yang tumbuh, penyembelihan dan pengawetan daging), memprediksi isyarat sosial (niat, emosi, perilaku), serta pengembangan tulisan, ilmu pengetahuan, matematika, dan alat modern seperti statistik, komputer, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan, yang semuanya digunakan untuk meningkatkan kemampuan prediktif manusia.
Pasar prediksi, khususnya, telah berkembang menjadi alat ekonomi — yang memanfaatkan kemampuan manusia untuk memprediksi hasil ekonomi, politik, dan budaya. Tidak seperti jajak pendapat tradisional, pasar prediksi seperti Polymarket dan Kalshi memanfaatkan insentif ekonomi untuk prediksi yang akurat, karena peserta mempertaruhkan uang nyata.
Polymarket menarik hampir $4 miliar dalam taruhan di pasar pemilihan AS 2024, melampaui bahkan jajak pendapat dalam memprediksi kemenangan Trump, mencerminkan nilai ekonomi dari prediksi yang bersumber dari kerumunan.
Evolusi yang sama berlaku untuk perdagangan spot dan kontrak berkelanjutan, dari kebangkitan CEX untuk memenuhi permintaan yang terus meningkat terhadap cryptocurrency di seluruh dunia hingga perkembangan disruptif terbaru dari Hyperliquid, yang menyediakan layanan penyimpanan mandiri dan tanpa KYC dengan pengalaman perdagangan mirip CEX.
Prediksi adalah kemampuan inti dari evolusi manusia, dan dengan munculnya model prediktif kecerdasan buatan/pembelajaran mesin, kemampuan untuk memprediksi peristiwa, harga aset, dan volatilitas meningkat secara dramatis.
Ini membawa umat manusia ke tahap berikutnya dalam evolusi.
DeFi 3.0
DeFi 1.0 memperkenalkan kontrak pintar dan aplikasi terdesentralisasi, memungkinkan siapa saja untuk mentransfer, membeli, menjual, menggadaikan, meminjam, dan menambang hasil kapan saja, di mana saja. Intinya, ini adalah untuk menempatkan aset kripto ke dalam operasi on-chain untuk menciptakan nilai ekonomi, seperti Uniswap, AAVE, Compound, Curve, Yearn, dan Maker.
DeFi 2.0 memperluas 1.0 dan memperkenalkan ekonomi token dan mekanisme distribusi insentif yang baru dirancang untuk mengoordinasikan kepentingan berbagai pemangku kepentingan dalam protokol ( seperti Olympus/Wonderland, Solidly/Aerodrome), dan telah melahirkan pasar yang muncul yang menyediakan sumber pendapatan alternatif ( seperti Maple, Pendle, Ethena, Ondo, Clearpool, Solv, USDai, dll.).
DeFi 3.0 memperkenalkan kecerdasan buatan ke dalam DeFi. Beberapa orang menyebutnya DeFAI, sementara yang lain menyebutnya AiFi. Ini berarti mengintegrasikan model bahasa besar (LLM) dan/atau model pembelajaran mesin (ML) ke dalam produk DeFi.
Dari integrasi LLM sederhana ( yang bertindak sebagai dukungan pelanggan/co-pilot untuk membantu pengguna menavigasi protokol ), hingga sistem multi-agen/koloni dan pembelajaran mesin yang secara fundamental meningkatkan produk ( meningkatkan keuntungan perdagangan, mengurangi kerugian impermanen, meningkatkan pengembalian LP, mengurangi risiko likuidasi untuk perdagangan perpetu, dll. ).
Selain lapisan abstraksi DeFAI dan agen keuangan yang sepenuhnya otonom, hari ini kita akan membahas peran sistem AI/ML dan model prediktif dalam mentransformasi DeFi dan vertikal lainnya.
Sistem Prediksi
Jaringan saraf dan pohon keputusan telah ada sejak tahun 2000-an, dan sistem ini digunakan oleh hedge fund untuk memprediksi harga saham dan komoditas. Hasil prediksi saham awal cukup menjanjikan, dengan prediksi jangka pendek mencapai akurasi 50% - 60%, namun overfitting dan data yang terbatas membatasi penerapannya.
Kemudian datanglah munculnya pembelajaran mendalam dan big data, yang memungkinkan model untuk memproses set data yang lebih besar ( data deret waktu, data tidak terstruktur seperti berita dan media sosial ), yang mengarah pada prediksi yang lebih akurat dan aplikasi yang lebih luas.
Perkembangan terobosan telah terjadi dalam lima tahun terakhir, dengan model Transformer dan AI multimodal mengintegrasikan lebih banyak dataset yang beragam seperti sentimen Twitter, transaksi blockchain, orakel, berita waktu nyata, prediksi yang dikumpulkan dari banyak sumber (Polymarket, Kalshi), dan lainnya. Hal ini memungkinkan beberapa model AI mencapai akurasi 80% - 90% dalam memprediksi hasil acara dan harga aset.
Seiring dengan perbaikan model-model ini, permintaan untuk mengintegrasikan kemampuan prediktif ke dalam sistem DeFi telah meningkat secara signifikan. Kami saat ini berada di tahap awal DeFi 3.0 dan menyaksikan beberapa pemain di pasar yang menggabungkan sistem AI/pembelajaran mesin dengan skenario aplikasi Web3 secara real-time.
Sistem DeFi x AI/ML
Allora
Allora mungkin adalah jaringan model prediksi terdesentralisasi yang paling banyak digunakan saat ini. Allora telah mencapai banyak integrasi dengan protokol DeFi dan tim agen AI, memberikannya kemampuan prediksi (yang terutama berfokus pada prediksi harga cryptocurrency seperti BTC, ETH, SOL).
Prediksi harga cryptocurrency jangka pendeknya dikatakan sekitar 80% akurat.
Beberapa aplikasi kunci meliputi:
Vectis Finance adalah vault berbasis USDC yang didorong oleh AI yang menggunakan teknologi penalaran Allora untuk memaksimalkan pengembalian perdagangan SOL. Pengembalian kumulatifnya sejak 23 April adalah 2,4%, dengan suku bunga tahunan sekitar 10%.
Vault LP AI Steer Protocol menggunakan data harga yang diprediksi Allora untuk lebih baik menempatkan likuiditas di depan fluktuasi harga, sehingga menghindari kerugian sementara.
Allora bekerja dengan banyak tim termasuk Cod3x, Axal, Brahma, Virtuals Protocol, dll. untuk mendukung strategi perdagangan dan eksekusi agen AI.
Bittensor Subnet
Karena mekanisme distribusi insentif dTAO Bittensor dapat membantu startup (subnets) mengimbangi biaya pengembangan, tim menggunakan Bittensor untuk meluncurkan pengembangan produk mereka dan mengalihdayakan banyak pekerjaan pengembangan kepada para penambang. Semakin tinggi insentif, semakin baik kualitas para penambang.
Mengingat bahwa model pembelajaran mesin dan sistem prediksi adalah salah satu tugas yang paling mudah untuk dikuantifikasi (membangun model yang dapat memprediksi sesuatu dengan akurat ), ini adalah salah satu vertikal yang paling umum yang difokuskan oleh subnet.
Subnetwork yang fokus pada prediksi
SN6 @Playinfgames
SN8 @taoshiio
SN18 @zeussubnet
SN41 @sportstensor
SN44 @webuildscore
SN50 @SynthdataCo
Karena SN6, SN18, SN41, dan SN44 telah diperkenalkan secara rinci sebelumnya, sub-jaringan ini akan dilewati, tetapi saya masih ingin menekankan sekali lagi:
➔ SN6's @aion5100 ( SN6's agen AI/fund hedging prediktif layer ) akan meluncurkan vault DeFi yang secara otomatis mengalokasikan setoran pengguna untuk bertaruh pada peristiwa/pasar yang memiliki kepercayaan tinggi. Vault ini akan segera diluncurkan, dan pengujian awal dilaporkan memberikan APY lebih dari empat digit.
➔ SN44's @thedkingdao terus melihat sinyal yang membaik dalam sepak bola. Kinerja terbaru di Piala Dunia Klub menunjukkan ukuran taruhan yang agresif yang menghasilkan ROI 232%. Tim ini juga sedang mengerjakan produk brankas DeFi yang akan mengambil pendekatan yang lebih disesuaikan dengan risiko.
Agen/token AI yang mewakili dua lapisan aplikasi ini di CreatorBid telah melakukan pekerjaan yang sangat baik dalam menunjukkan kemampuan dari kecerdasan SN6 dan SN44. Ini menginspirasi banyak tim subnet lainnya untuk mengikuti jejak tersebut dan meluncurkan token agen AI untuk menunjukkan kemampuan dari subnet mereka.
➔ SN50 Synth sangat menarik. Subnet ini dibangun di sekitar model prediksi volatilitas yang sangat umum. Ini dapat digunakan untuk mencakup berbagai kemungkinan harga yang dapat terjadi ( tidak hanya memprediksi harga di masa depan ), seperti memprediksi probabilitas likuidasi, masa hidup/waktu likuidasi untuk posisi perpetual, menetapkan rentang LP Univ3 dan memprediksi kerugian tidak permanen, memprediksi harga strike opsi dan waktu kedaluwarsa dalam jendela, dll.
Synth diklaim dapat mengungguli model dasar tradisional (gerakan Brownian geometris) sebesar 25% - 30%.
Ada permintaan besar untuk ekosistem L1/L2 yang ingin mengintegrasikan mesin semacam itu ke dalam ekosistem DeFi mereka.
sejauh ini, Synth telah terintegrasi dengan platform berikut:
Arbitrum, mendukung kompetisi trader AI
Chainrisk, memahami volatilitas sehingga perjanjian mitra dapat lebih baik menangani perubahan tajam dalam volatilitas
Solana adalah protokol staking likuiditas utama terakhir untuk kasus penggunaan yang tidak diketahui (menurut tim, pengumuman resmi akan dirilis dalam 1-2 hari)
Tim memposisikan Mode L2 ( sebagai lapisan aplikasi, memungkinkan trader untuk menggunakan Synth untuk memprediksi harga aset dan melakukan perdagangan dengan lebih baik dengan menggabungkan inferensi Synth dengan produk Mode AI Terminal + Mode Perp.
Apa yang membuat SN6, SN44, SN50, dan banyak subnet lainnya begitu menarik adalah bahwa mereka menawarkan insentif kepada penambang mulai dari $2 juta hingga lebih dari $10 juta dalam token dTAO per tahun untuk terus meningkatkan model prediksi mereka.
Tujuannya adalah menggunakan insentif dTAO sebagai pengeluaran modal untuk memandu pengembangan produk dan mencapai komersialisasi/produktisasi secepat mungkin, sehingga menghasilkan pengembalian nyata dan mengimbangi tekanan penjualan dTAO. Beberapa subnet ini telah mulai bergerak menuju tahap komersialisasi ) sebagaimana dibuktikan oleh dukungan penyebaran DKING sebesar $300 juta untuk sebuah dana lindung nilai olahraga terkemuka (.
) Apa yang akan terjadi selanjutnya?
Pencarian imbal hasil yang lebih tinggi dan risiko yang lebih rendah akan terus berlanjut, mendorong para pembangun untuk membawa lebih banyak RWA ke dalam blockchain. Sumber pendapatan DeFi yang ada akan terus dioptimalkan dan menjadi semakin mudah diakses.
Pasar prediksi akan menjadi sumber informasi utama, AI akan bertindak sebagai pembuat pasar, dan peserta berpengalaman akan semakin merangsang kebijaksanaan kerumunan. Alat menjadi lebih cerdas dan model menjadi lebih akurat, dan beberapa hasil sudah terlihat.
Semakin banyak sistem ini belajar, semakin berharga mereka menjadi. Dan semakin dapat disusun mereka dengan bagian lain dari Web3, semakin tidak terhentikan keseluruhan hal ini akan menjadi.
Intinya di sini adalah... pada akhirnya, segala sesuatu dalam crypto adalah taruhan pada masa depan.
Oleh karena itu, infrastruktur dan aplikasi/agen yang dapat melihat masa depan sedikit lebih jelas—baik melalui kebijaksanaan kolektif, data yang lebih baik, atau model yang lebih akurat—akan memiliki keuntungan yang signifikan.
Bacaan terkait: IOSG: Menjelajahi pasar prediksi dan lanskap kompetitifnya melalui Kalshi
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
Keuangan Desentralisasi 3.0 era, bagaimana AI dapat "memainkan orang untuk ditipu" melalui informasi prediksi?
Penulis: 0xJeff, KOL Crypto
Disusun oleh: Felix, PANews
Prediksi telah menjadi kemampuan inti dari evolusi manusia - sejak zaman kuno, manusia telah mengandalkan indera dan naluri mereka untuk memprediksi ancaman dan peluang di lingkungan, termasuk mendeteksi pola aktivitas predator, kemungkinan munculnya mangsa, dan ketersediaan makanan musiman, semuanya sangat penting untuk bertahan hidup.
Sejak saat itu, model prediktif ini telah berkembang menjadi penggunaan alat dan perencanaan (seperti memprediksi kebutuhan tanaman yang tumbuh, penyembelihan dan pengawetan daging), memprediksi isyarat sosial (niat, emosi, perilaku), serta pengembangan tulisan, ilmu pengetahuan, matematika, dan alat modern seperti statistik, komputer, pembelajaran mesin, dan kecerdasan buatan, yang semuanya digunakan untuk meningkatkan kemampuan prediktif manusia.
Pasar prediksi, khususnya, telah berkembang menjadi alat ekonomi — yang memanfaatkan kemampuan manusia untuk memprediksi hasil ekonomi, politik, dan budaya. Tidak seperti jajak pendapat tradisional, pasar prediksi seperti Polymarket dan Kalshi memanfaatkan insentif ekonomi untuk prediksi yang akurat, karena peserta mempertaruhkan uang nyata.
Polymarket menarik hampir $4 miliar dalam taruhan di pasar pemilihan AS 2024, melampaui bahkan jajak pendapat dalam memprediksi kemenangan Trump, mencerminkan nilai ekonomi dari prediksi yang bersumber dari kerumunan.
Evolusi yang sama berlaku untuk perdagangan spot dan kontrak berkelanjutan, dari kebangkitan CEX untuk memenuhi permintaan yang terus meningkat terhadap cryptocurrency di seluruh dunia hingga perkembangan disruptif terbaru dari Hyperliquid, yang menyediakan layanan penyimpanan mandiri dan tanpa KYC dengan pengalaman perdagangan mirip CEX.
Prediksi adalah kemampuan inti dari evolusi manusia, dan dengan munculnya model prediktif kecerdasan buatan/pembelajaran mesin, kemampuan untuk memprediksi peristiwa, harga aset, dan volatilitas meningkat secara dramatis.
Ini membawa umat manusia ke tahap berikutnya dalam evolusi.
DeFi 3.0
DeFi 1.0 memperkenalkan kontrak pintar dan aplikasi terdesentralisasi, memungkinkan siapa saja untuk mentransfer, membeli, menjual, menggadaikan, meminjam, dan menambang hasil kapan saja, di mana saja. Intinya, ini adalah untuk menempatkan aset kripto ke dalam operasi on-chain untuk menciptakan nilai ekonomi, seperti Uniswap, AAVE, Compound, Curve, Yearn, dan Maker.
DeFi 2.0 memperluas 1.0 dan memperkenalkan ekonomi token dan mekanisme distribusi insentif yang baru dirancang untuk mengoordinasikan kepentingan berbagai pemangku kepentingan dalam protokol ( seperti Olympus/Wonderland, Solidly/Aerodrome), dan telah melahirkan pasar yang muncul yang menyediakan sumber pendapatan alternatif ( seperti Maple, Pendle, Ethena, Ondo, Clearpool, Solv, USDai, dll.).
DeFi 3.0 memperkenalkan kecerdasan buatan ke dalam DeFi. Beberapa orang menyebutnya DeFAI, sementara yang lain menyebutnya AiFi. Ini berarti mengintegrasikan model bahasa besar (LLM) dan/atau model pembelajaran mesin (ML) ke dalam produk DeFi.
Dari integrasi LLM sederhana ( yang bertindak sebagai dukungan pelanggan/co-pilot untuk membantu pengguna menavigasi protokol ), hingga sistem multi-agen/koloni dan pembelajaran mesin yang secara fundamental meningkatkan produk ( meningkatkan keuntungan perdagangan, mengurangi kerugian impermanen, meningkatkan pengembalian LP, mengurangi risiko likuidasi untuk perdagangan perpetu, dll. ).
Selain lapisan abstraksi DeFAI dan agen keuangan yang sepenuhnya otonom, hari ini kita akan membahas peran sistem AI/ML dan model prediktif dalam mentransformasi DeFi dan vertikal lainnya.
Sistem Prediksi
Jaringan saraf dan pohon keputusan telah ada sejak tahun 2000-an, dan sistem ini digunakan oleh hedge fund untuk memprediksi harga saham dan komoditas. Hasil prediksi saham awal cukup menjanjikan, dengan prediksi jangka pendek mencapai akurasi 50% - 60%, namun overfitting dan data yang terbatas membatasi penerapannya.
Kemudian datanglah munculnya pembelajaran mendalam dan big data, yang memungkinkan model untuk memproses set data yang lebih besar ( data deret waktu, data tidak terstruktur seperti berita dan media sosial ), yang mengarah pada prediksi yang lebih akurat dan aplikasi yang lebih luas.
Perkembangan terobosan telah terjadi dalam lima tahun terakhir, dengan model Transformer dan AI multimodal mengintegrasikan lebih banyak dataset yang beragam seperti sentimen Twitter, transaksi blockchain, orakel, berita waktu nyata, prediksi yang dikumpulkan dari banyak sumber (Polymarket, Kalshi), dan lainnya. Hal ini memungkinkan beberapa model AI mencapai akurasi 80% - 90% dalam memprediksi hasil acara dan harga aset.
Seiring dengan perbaikan model-model ini, permintaan untuk mengintegrasikan kemampuan prediktif ke dalam sistem DeFi telah meningkat secara signifikan. Kami saat ini berada di tahap awal DeFi 3.0 dan menyaksikan beberapa pemain di pasar yang menggabungkan sistem AI/pembelajaran mesin dengan skenario aplikasi Web3 secara real-time.
Sistem DeFi x AI/ML
Allora
Allora mungkin adalah jaringan model prediksi terdesentralisasi yang paling banyak digunakan saat ini. Allora telah mencapai banyak integrasi dengan protokol DeFi dan tim agen AI, memberikannya kemampuan prediksi (yang terutama berfokus pada prediksi harga cryptocurrency seperti BTC, ETH, SOL).
Prediksi harga cryptocurrency jangka pendeknya dikatakan sekitar 80% akurat.
Beberapa aplikasi kunci meliputi:
Bittensor Subnet
Karena mekanisme distribusi insentif dTAO Bittensor dapat membantu startup (subnets) mengimbangi biaya pengembangan, tim menggunakan Bittensor untuk meluncurkan pengembangan produk mereka dan mengalihdayakan banyak pekerjaan pengembangan kepada para penambang. Semakin tinggi insentif, semakin baik kualitas para penambang.
Mengingat bahwa model pembelajaran mesin dan sistem prediksi adalah salah satu tugas yang paling mudah untuk dikuantifikasi (membangun model yang dapat memprediksi sesuatu dengan akurat ), ini adalah salah satu vertikal yang paling umum yang difokuskan oleh subnet.
Subnetwork yang fokus pada prediksi
Karena SN6, SN18, SN41, dan SN44 telah diperkenalkan secara rinci sebelumnya, sub-jaringan ini akan dilewati, tetapi saya masih ingin menekankan sekali lagi:
➔ SN6's @aion5100 ( SN6's agen AI/fund hedging prediktif layer ) akan meluncurkan vault DeFi yang secara otomatis mengalokasikan setoran pengguna untuk bertaruh pada peristiwa/pasar yang memiliki kepercayaan tinggi. Vault ini akan segera diluncurkan, dan pengujian awal dilaporkan memberikan APY lebih dari empat digit.
➔ SN44's @thedkingdao terus melihat sinyal yang membaik dalam sepak bola. Kinerja terbaru di Piala Dunia Klub menunjukkan ukuran taruhan yang agresif yang menghasilkan ROI 232%. Tim ini juga sedang mengerjakan produk brankas DeFi yang akan mengambil pendekatan yang lebih disesuaikan dengan risiko.
Agen/token AI yang mewakili dua lapisan aplikasi ini di CreatorBid telah melakukan pekerjaan yang sangat baik dalam menunjukkan kemampuan dari kecerdasan SN6 dan SN44. Ini menginspirasi banyak tim subnet lainnya untuk mengikuti jejak tersebut dan meluncurkan token agen AI untuk menunjukkan kemampuan dari subnet mereka.
➔ SN50 Synth sangat menarik. Subnet ini dibangun di sekitar model prediksi volatilitas yang sangat umum. Ini dapat digunakan untuk mencakup berbagai kemungkinan harga yang dapat terjadi ( tidak hanya memprediksi harga di masa depan ), seperti memprediksi probabilitas likuidasi, masa hidup/waktu likuidasi untuk posisi perpetual, menetapkan rentang LP Univ3 dan memprediksi kerugian tidak permanen, memprediksi harga strike opsi dan waktu kedaluwarsa dalam jendela, dll.
Ada permintaan besar untuk ekosistem L1/L2 yang ingin mengintegrasikan mesin semacam itu ke dalam ekosistem DeFi mereka.
sejauh ini, Synth telah terintegrasi dengan platform berikut:
Tim memposisikan Mode L2 ( sebagai lapisan aplikasi, memungkinkan trader untuk menggunakan Synth untuk memprediksi harga aset dan melakukan perdagangan dengan lebih baik dengan menggabungkan inferensi Synth dengan produk Mode AI Terminal + Mode Perp.
Apa yang membuat SN6, SN44, SN50, dan banyak subnet lainnya begitu menarik adalah bahwa mereka menawarkan insentif kepada penambang mulai dari $2 juta hingga lebih dari $10 juta dalam token dTAO per tahun untuk terus meningkatkan model prediksi mereka.
Tujuannya adalah menggunakan insentif dTAO sebagai pengeluaran modal untuk memandu pengembangan produk dan mencapai komersialisasi/produktisasi secepat mungkin, sehingga menghasilkan pengembalian nyata dan mengimbangi tekanan penjualan dTAO. Beberapa subnet ini telah mulai bergerak menuju tahap komersialisasi ) sebagaimana dibuktikan oleh dukungan penyebaran DKING sebesar $300 juta untuk sebuah dana lindung nilai olahraga terkemuka (.
) Apa yang akan terjadi selanjutnya?
Pencarian imbal hasil yang lebih tinggi dan risiko yang lebih rendah akan terus berlanjut, mendorong para pembangun untuk membawa lebih banyak RWA ke dalam blockchain. Sumber pendapatan DeFi yang ada akan terus dioptimalkan dan menjadi semakin mudah diakses.
Pasar prediksi akan menjadi sumber informasi utama, AI akan bertindak sebagai pembuat pasar, dan peserta berpengalaman akan semakin merangsang kebijaksanaan kerumunan. Alat menjadi lebih cerdas dan model menjadi lebih akurat, dan beberapa hasil sudah terlihat.
Semakin banyak sistem ini belajar, semakin berharga mereka menjadi. Dan semakin dapat disusun mereka dengan bagian lain dari Web3, semakin tidak terhentikan keseluruhan hal ini akan menjadi.
Intinya di sini adalah... pada akhirnya, segala sesuatu dalam crypto adalah taruhan pada masa depan.
Oleh karena itu, infrastruktur dan aplikasi/agen yang dapat melihat masa depan sedikit lebih jelas—baik melalui kebijaksanaan kolektif, data yang lebih baik, atau model yang lebih akurat—akan memiliki keuntungan yang signifikan.
Bacaan terkait: IOSG: Menjelajahi pasar prediksi dan lanskap kompetitifnya melalui Kalshi