تطور القدرة التنبؤية وظهور التمويل اللامركزي 3.0

لقد كانت التنبؤات دائمًا قدرة رئيسية في تطور البشرية. منذ العصور القديمة، اعتمد البشر على الحواس والحدس للتنبؤ بالتهديدات والفرص في البيئة، مثل التعرف على أنماط سلوك المفترسات، وتوقيت ظهور الفريسة، وتوافر الغذاء الموسمي، وهي أمور حيوية للبقاء.

مع مرور الوقت، تطور هذا النموذج التنبؤي تدريجياً إلى استخدام الأدوات والتخطيط، مثل توقع المحاصيل المزروعة واحتياجات تخزين الطعام، وما إلى ذلك. في الوقت نفسه، بدأ البشر أيضًا في توقع الإشارات الاجتماعية، مثل نوايا الآخرين وعواطفهم وسلوكياتهم. ثم جاءت تطورات في مجالات مثل الكتابة والعلوم والرياضيات، بالإضافة إلى ظهور أدوات حديثة مثل الإحصاء والحاسوب والتعلم الآلي والذكاء الاصطناعي، كل ذلك لتعزيز قدرة البشر على التنبؤ.

لقد تطورت أسواق التنبؤ لتصبح أداة اقتصادية مهمة، حيث تستخدم القدرة التنبؤية للبشر للتنبؤ بنتائج الأحداث الاقتصادية والسياسية والثقافية. على عكس الاستطلاعات التقليدية، تستخدم أسواق التنبؤ الحوافز الاقتصادية للحصول على توقعات دقيقة، حيث يقوم المشاركون بالمراهنة بأموال حقيقية.

في سوق انتخابات الولايات المتحدة لعام 2024، جذبت منصة توقعات معينة ما يقرب من 4 مليارات دولار من الرهانات، حيث تفوقت أدائها في توقع فوز مرشح معين حتى على استطلاعات الرأي، مما يعكس القيمة الاقتصادية للتوقعات الجماعية.

تنطبق نفس التطورات على تداول العملات الفورية والعقود الآجلة. من ظهور البورصات المركزية لتلبية الطلب المتزايد عالميًا على العملات المشفرة، إلى التطورات المبتكرة للمنصات اللامركزية مؤخرًا، التي تقدم خدمات الاحتفاظ الذاتي وعدم الحاجة إلى التحقق من الهوية، مع الحفاظ على تجربة تداول مشابهة لتلك الموجودة في البورصات المركزية.

مع ظهور نماذج التنبؤ بالذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة، فإن القدرة على توقع الأحداث وأسعار الأصول والتقلبات تتزايد بشكل كبير، مما يأخذ البشرية إلى المرحلة التالية من التطور.

ظهور التمويل اللامركزي 3.0

التمويل اللامركزي 1.0 أدخل العقود الذكية والتطبيقات اللامركزية، مما يسمح للمستخدمين بإجراء التحويلات، والتداول، والتخزين، والإقراض، وتعدين العائدات في أي وقت ومن أي مكان، وهو في جوهره إدخال الأصول المشفرة في العمل على السلسلة لخلق قيمة اقتصادية.

التمويل اللامركزي 2.0 على هذا الأساس تم توسيعه، حيث تم إدخال اقتصاديات رمزية مبتكرة وآليات توزيع الحوافز، وتهدف إلى تنسيق المصالح بين مختلف أصحاب المصلحة في البروتوكول، وولادة أسواق جديدة توفر مصادر بديلة للعائدات.

التمويل اللامركزي 3.0 سيقدم الذكاء الاصطناعي إلى مجال التمويل اللامركزي. يُطلق عليه البعض اسم DeFAI أو AiFi، ويدور جوهره حول دمج نماذج اللغة الكبيرة (LLM) و/أو نماذج التعلم الآلي (ML) في منتجات التمويل اللامركزي. وهذا يشمل من تكامل LLM البسيط (مثل تقديم دعم العملاء) إلى أنظمة متعددة الوكلاء وأنظمة التعلم الآلي المعقدة، مما يحسن بشكل جذري من أداء المنتج (مثل زيادة أرباح التداول، تقليل الخسائر غير الدائمة، زيادة عوائد مزودي السيولة، تقليل مخاطر تصفية التداولات الدائمة، وغيرها).

تطور نظام التنبؤ

ظهرت الشبكات العصبية وأشجار القرار منذ العقد الأول من القرن 21، حيث استخدمتها صناديق التحوط في البداية لتوقع أسعار الأسهم والسلع. وقد بلغت دقة هذه النماذج المبكرة في التوقعات القصيرة الأجل 50% - 60%، لكن تطبيقها كان محدودًا بسبب الإفراط في التكيف وقلة البيانات.

ثم أدى ظهور التعلم العميق والبيانات الضخمة إلى تمكين النماذج من معالجة مجموعات بيانات أكبر، بما في ذلك بيانات السلاسل الزمنية، والأخبار، وبيانات الوسائط الاجتماعية غير المنظمة، مما يحقق تنبؤات أكثر دقة وتطبيقات أوسع.

على مدى السنوات الخمس الماضية، فإن ظهور نماذج Transformer و الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط يمثل تقدمًا ثوريًا في أنظمة التنبؤ. تدمج هذه النماذج مجموعات بيانات أكثر تنوعًا، مثل مشاعر وسائل التواصل الاجتماعي، معاملات blockchain، بيانات الأوراق المالية، الأخبار العاجلة، والتنبؤات الجماعية من مصادر معلومات متعددة. وهذا جعل بعض نماذج الذكاء الاصطناعي تحقق دقة تتراوح بين 80% و 90% في التنبؤ بنتائج الأحداث وأسعار الأصول.

مع التحسين المستمر لهذه النماذج، زادت الحاجة إلى دمج القدرة التنبؤية في أنظمة التمويل اللامركزي بشكل كبير. في الوقت الحالي، نحن في المرحلة المبكرة من DeFi 3.0، وقد ظهرت بعض المحاولات في السوق لدمج أنظمة الذكاء الاصطناعي / تعلم الآلة مع تطبيقات Web3.

التمويل اللامركزي 与 AI / ML 系统的结合

تستكشف العديد من المشاريع تطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في مجال التمويل اللامركزي . تغطي هذه المشاريع جوانب متعددة تتراوح بين توقعات أسعار العملات المشفرة إلى إدارة السيولة، وتحسين استراتيجيات التداول. تدعي بعض المشاريع أن دقة توقعاتها لأسعار العملات المشفرة على المدى القصير يمكن أن تصل إلى حوالي 80%.

تشمل تطبيقات هذه المشاريع:

• خزينة مدفوعة بالذكاء الاصطناعي قائمة على USDC، تستخدم تقنيات الاستدلال لتعظيم عوائد تداول الرموز المحددة.
• خزينة مزود السيولة المدفوعة بالذكاء الاصطناعي (LP) ، تستخدم بيانات أسعار التنبؤ لإدارة السيولة بشكل أفضل وتقليل الخسائر غير الدائمة.
• منصة لدعم استراتيجيات تنفيذ التداول المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

بعض المشاريع لا تزال تعمل على تطوير منتجات خزائن التمويل اللامركزي ، والتي يمكنها تلقائيًا توزيع ودائع المستخدمين على أحداث / أسواق ذات موثوقية عالية للرهان. أظهرت الاختبارات المبكرة أن العائد السنوي لبعض المنتجات يُزعم أنه يتجاوز أربعة أرقام.

بالإضافة إلى ذلك، هناك مشاريع تركز على تطوير نماذج توقع تقلبات عالية العمومية. يمكن استخدام هذه النماذج ليس فقط لتوقع الأسعار المستقبلية، ولكن أيضًا لتوقع احتمالية التسوية، ومدة بقاء المراكز الدائمة، وتحديد نطاق توفير السيولة، وتوقع الخسائر غير الثابتة، وتوقع سعر تنفيذ الخيارات وموعد انتهائها، وغيرها. وتفيد التقارير بأن أداء هذه النماذج أعلى بنسبة 25% - 30% من نماذج المعايير التقليدية.

اتجاهات التنمية المستقبلية

مع تطور التمويل اللامركزي 3.0 ، يمكننا توقع الاتجاهات التالية:

1. السعي المستمر لتحقيق عوائد أعلى ومخاطر أقل، ودفع المزيد من الأصول الحقيقية (RWAs) للتوجه إلى البلوكشين.

2. ستستمر مصادر عائدات DeFi الحالية في التحسين، لتصبح أكثر سهولة في الحصول عليها.

3. ستصبح أسواق التنبؤ مصدرًا مهمًا للمعلومات، وسيكون الذكاء الاصطناعي كصانع سوق، بينما سيحفز المشاركون ذوو الخبرة المزيد من الحكمة الجماعية.

4. ستصبح الأدوات أكثر ذكاءً، وستصبح نماذج التنبؤ أكثر دقة.

5. كلما زادت هذه الأنظمة من التعلم، زادت قيمتها. كلما كانت قابليتها للتداخل مع أجزاء أخرى من Web3 أقوى، كان الاتجاه بأكمله أكثر إلحاحًا.

بشكل عام، كل شيء في مجال التشفير هو في جوهره رهان على المستقبل. لذلك، فإن البنى التحتية والتطبيقات/الوكالات التي يمكنها رؤية المستقبل بوضوح أكبر - سواء من خلال الحكمة الجماعية أو البيانات عالية الجودة أو النماذج الأكثر دقة - ستحتل ميزة كبيرة في المنافسة المستقبلية.