L'évolution des capacités de prédiction et l'essor de la Finance décentralisée 3.0
La prévision a toujours été une capacité clé de l'évolution humaine. Depuis les temps anciens, les humains se sont fiés à leurs sens et à leur intuition pour anticiper les menaces et les opportunités dans leur environnement, comme identifier les schémas de comportement des prédateurs, le moment d'apparition des proies et la disponibilité saisonnière des ressources alimentaires, ce qui est vital pour la survie.
Au fil du temps, ce modèle de prévision s'est progressivement développé en utilisation d'outils et en planification, comme la prévision des cultures à planter, des besoins en stockage alimentaire, etc. En même temps, les humains ont commencé à prévoir des indices sociaux, tels que les intentions, les émotions et les comportements des autres. Par la suite, le développement des domaines comme l'écriture, la science, les mathématiques, ainsi que l'émergence d'outils modernes tels que la statistique, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, visent tous à renforcer la capacité de prévision des humains.
Les marchés de prédiction ont évolué pour devenir un outil économique important, utilisant la capacité de prévision humaine pour anticiper les résultats d'événements économiques, politiques et culturels. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés de prédiction utilisent des incitations économiques pour obtenir des prévisions précises, car les participants parient avec de l'argent réel.
Lors des élections américaines de 2024, une plateforme de prédiction a attiré près de 4 milliards de dollars de mises, et sa performance dans la prévision de la victoire de candidats spécifiques a même dépassé celle des sondages d'opinion, ce qui reflète la valeur économique des prévisions par crowdfunding.
La même évolution s'applique également au trading au comptant et aux contrats perpétuels. De l'émergence des échanges centralisés, répondant à la demande mondiale croissante en cryptomonnaies, au développement innovant récent des plateformes décentralisées, offrant des services de garde autonome et sans vérification d'identité, tout en maintenant une expérience de trading similaire à celle des échanges centralisés.
Avec l'émergence des modèles de prévision basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, la capacité à prédire des événements, des prix d'actifs et des volatilités est considérablement améliorée, ce qui entraîne l'humanité dans la prochaine étape de son évolution.
L'émergence de la Finance décentralisée 3.0
La Finance décentralisée 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transferts, des transactions, du staking, des prêts et du minage de rendement à tout moment et en tout lieu, créant essentiellement de la valeur économique en mettant des actifs cryptographiques en opération sur la chaîne.
La Finance décentralisée 2.0 s'est étendue sur cette base, introduisant une économie de jetons innovante et des mécanismes de distribution des incitations, visant à coordonner les intérêts entre les différents acteurs du protocole et à favoriser l'émergence de nouveaux marchés offrant des sources de revenus alternatives.
La Finance décentralisée 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine de la Finance décentralisée. Certains l'appellent DeFAI ou AiFi, dont le cœur consiste à intégrer des modèles de langage de grande taille (LLM) et/ou des modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les produits de la Finance décentralisée. Cela inclut des intégrations simples de LLM (comme la fourniture de support client) à des systèmes multi-agents complexes et des systèmes d'apprentissage automatique, améliorant fondamentalement les performances des produits (comme l'augmentation des profits de trading, la réduction des pertes impermanentes, l'amélioration des revenus des fournisseurs de liquidité, la réduction des risques de liquidation des contrats perpétuels, etc.).
Développement des systèmes de prévision
Les réseaux de neurones et les arbres de décision sont apparus depuis les années 2000, utilisés à l'origine par des fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des matières premières. Ces premiers modèles atteignaient une précision de 50 % à 60 % en matière de prévisions à court terme, mais leur application était limitée en raison du surapprentissage et de la quantité de données limitée.
Ensuite, l'émergence de l'apprentissage profond et des grandes données a permis aux modèles de traiter des ensembles de données plus volumineux, y compris des données non structurées telles que des séries temporelles, des actualités et des réseaux sociaux, ce qui a permis des prévisions plus précises et des applications plus variées.
Au cours des cinq dernières années, l'émergence des modèles Transformer et de l'IA multimodale a marqué un développement révolutionnaire des systèmes de prédiction. Ces modèles intègrent des ensembles de données plus diversifiés, tels que les émotions sur les réseaux sociaux, les transactions blockchain, les données des oracles, les nouvelles en temps réel, les prévisions collaboratives et d'autres sources d'informations. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre une précision de 80 % à 90 % dans la prédiction des résultats d'événements et des prix des actifs.
Avec l'amélioration continue de ces modèles, la demande d'intégration des capacités de prédiction dans les systèmes de Finance décentralisée a considérablement augmenté. Actuellement, nous sommes à un stade précoce de la DeFi 3.0, et certaines tentatives d'association des systèmes d'IA / d'apprentissage automatique avec des scénarios d'application Web3 ont déjà émergé sur le marché.
Finance décentralisée et systèmes d'IA / ML
Plusieurs projets explorent l'application des technologies d'IA et d'apprentissage automatique dans le domaine de la Finance décentralisée. Ces projets couvrent plusieurs aspects, allant de la prévision des prix des cryptomonnaies à la gestion de la liquidité, en passant par l'optimisation des stratégies de trading. Certains projets affirment que leur taux de précision pour les prévisions de prix des cryptomonnaies à court terme peut atteindre environ 80 %.
Les applications de ces projets incluent :
Coffre-fort alimenté par l'IA basé sur l'USDC, utilisant des techniques de raisonnement pour maximiser les bénéfices des échanges de jetons spécifiques.
Coffre de fournisseur de liquidité (LP) alimenté par l'IA, utilisant des données de prix prévisionnels pour mieux gérer la liquidité et réduire la perte impermanente.
Une plateforme qui soutient les stratégies de trading et l'exécution pour les agents IA.
Certains projets développent encore des produits de Finance décentralisée qui peuvent automatiquement allouer les dépôts des utilisateurs à des événements/marchés de haute crédibilité pour parier. Les tests initiaux montrent que le taux de rendement annualisé de certains produits serait supérieur à quatre chiffres.
De plus, certains projets se concentrent sur le développement de modèles de prévision de volatilité hautement polyvalents. Ces modèles peuvent non seulement prédire les prix futurs, mais aussi prévoir la probabilité de liquidation, la durée de vie des positions perpétuelles, définir la plage de fourniture de liquidité et prédire les pertes impermanentes, prédire les prix d'exercice des options et les dates d'expiration, etc. Des rapports indiquent que la performance de ces modèles dépasse de 25 % à 30 % celle des modèles de référence traditionnels.
Tendances de développement futur
Avec le développement de la Finance décentralisée 3.0, nous pouvons anticiper les tendances suivantes :
Poursuivre en permanence des rendements plus élevés et des risques plus faibles, en encourageant l'introduction de plus d'actifs réels (RWAs) sur la chaîne.
Les sources de revenus DeFi existantes continueront à être optimisées et deviendront plus accessibles.
Les marchés prédictifs deviendront une source d'information importante, l'IA agira en tant que teneur de marché, et les participants expérimentés stimuleront davantage l'intelligence collective.
Les outils deviendront plus intelligents et les modèles de prévision deviendront plus précis.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur augmente. Plus leur interopérabilité avec d'autres parties de Web3 est forte, plus la tendance est irrésistible.
Dans l'ensemble, tout dans le domaine de la cryptographie est essentiellement un pari sur l'avenir. Par conséquent, ceux qui peuvent prévoir l'avenir avec plus de clarté en matière d'infrastructures et d'applications/agents - que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis - auront un avantage significatif dans la compétition future.
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LayerHopper
· Il y a 2h
L'IA va encore s'impliquer dans la Finance décentralisée.
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SocialFiQueen
· Il y a 7h
C'est cette nouvelle narration ?
Voir l'originalRépondre0
ForkLibertarian
· Il y a 7h
Prédicateurs, ne paniquez pas, il est temps de confier les prophéties à l'IA.
Finance décentralisée 3.0 : innovation des capacités prédictives pilotées par l'IA et nouvelles opportunités de revenus
L'évolution des capacités de prédiction et l'essor de la Finance décentralisée 3.0
La prévision a toujours été une capacité clé de l'évolution humaine. Depuis les temps anciens, les humains se sont fiés à leurs sens et à leur intuition pour anticiper les menaces et les opportunités dans leur environnement, comme identifier les schémas de comportement des prédateurs, le moment d'apparition des proies et la disponibilité saisonnière des ressources alimentaires, ce qui est vital pour la survie.
Au fil du temps, ce modèle de prévision s'est progressivement développé en utilisation d'outils et en planification, comme la prévision des cultures à planter, des besoins en stockage alimentaire, etc. En même temps, les humains ont commencé à prévoir des indices sociaux, tels que les intentions, les émotions et les comportements des autres. Par la suite, le développement des domaines comme l'écriture, la science, les mathématiques, ainsi que l'émergence d'outils modernes tels que la statistique, l'informatique, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle, visent tous à renforcer la capacité de prévision des humains.
Les marchés de prédiction ont évolué pour devenir un outil économique important, utilisant la capacité de prévision humaine pour anticiper les résultats d'événements économiques, politiques et culturels. Contrairement aux sondages d'opinion traditionnels, les marchés de prédiction utilisent des incitations économiques pour obtenir des prévisions précises, car les participants parient avec de l'argent réel.
Lors des élections américaines de 2024, une plateforme de prédiction a attiré près de 4 milliards de dollars de mises, et sa performance dans la prévision de la victoire de candidats spécifiques a même dépassé celle des sondages d'opinion, ce qui reflète la valeur économique des prévisions par crowdfunding.
La même évolution s'applique également au trading au comptant et aux contrats perpétuels. De l'émergence des échanges centralisés, répondant à la demande mondiale croissante en cryptomonnaies, au développement innovant récent des plateformes décentralisées, offrant des services de garde autonome et sans vérification d'identité, tout en maintenant une expérience de trading similaire à celle des échanges centralisés.
Avec l'émergence des modèles de prévision basés sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, la capacité à prédire des événements, des prix d'actifs et des volatilités est considérablement améliorée, ce qui entraîne l'humanité dans la prochaine étape de son évolution.
L'émergence de la Finance décentralisée 3.0
La Finance décentralisée 1.0 a introduit des contrats intelligents et des applications décentralisées, permettant aux utilisateurs d'effectuer des transferts, des transactions, du staking, des prêts et du minage de rendement à tout moment et en tout lieu, créant essentiellement de la valeur économique en mettant des actifs cryptographiques en opération sur la chaîne.
La Finance décentralisée 2.0 s'est étendue sur cette base, introduisant une économie de jetons innovante et des mécanismes de distribution des incitations, visant à coordonner les intérêts entre les différents acteurs du protocole et à favoriser l'émergence de nouveaux marchés offrant des sources de revenus alternatives.
La Finance décentralisée 3.0 introduit l'intelligence artificielle dans le domaine de la Finance décentralisée. Certains l'appellent DeFAI ou AiFi, dont le cœur consiste à intégrer des modèles de langage de grande taille (LLM) et/ou des modèles d'apprentissage automatique (ML) dans les produits de la Finance décentralisée. Cela inclut des intégrations simples de LLM (comme la fourniture de support client) à des systèmes multi-agents complexes et des systèmes d'apprentissage automatique, améliorant fondamentalement les performances des produits (comme l'augmentation des profits de trading, la réduction des pertes impermanentes, l'amélioration des revenus des fournisseurs de liquidité, la réduction des risques de liquidation des contrats perpétuels, etc.).
Développement des systèmes de prévision
Les réseaux de neurones et les arbres de décision sont apparus depuis les années 2000, utilisés à l'origine par des fonds spéculatifs pour prédire les prix des actions et des matières premières. Ces premiers modèles atteignaient une précision de 50 % à 60 % en matière de prévisions à court terme, mais leur application était limitée en raison du surapprentissage et de la quantité de données limitée.
Ensuite, l'émergence de l'apprentissage profond et des grandes données a permis aux modèles de traiter des ensembles de données plus volumineux, y compris des données non structurées telles que des séries temporelles, des actualités et des réseaux sociaux, ce qui a permis des prévisions plus précises et des applications plus variées.
Au cours des cinq dernières années, l'émergence des modèles Transformer et de l'IA multimodale a marqué un développement révolutionnaire des systèmes de prédiction. Ces modèles intègrent des ensembles de données plus diversifiés, tels que les émotions sur les réseaux sociaux, les transactions blockchain, les données des oracles, les nouvelles en temps réel, les prévisions collaboratives et d'autres sources d'informations. Cela a permis à certains modèles d'IA d'atteindre une précision de 80 % à 90 % dans la prédiction des résultats d'événements et des prix des actifs.
Avec l'amélioration continue de ces modèles, la demande d'intégration des capacités de prédiction dans les systèmes de Finance décentralisée a considérablement augmenté. Actuellement, nous sommes à un stade précoce de la DeFi 3.0, et certaines tentatives d'association des systèmes d'IA / d'apprentissage automatique avec des scénarios d'application Web3 ont déjà émergé sur le marché.
Finance décentralisée et systèmes d'IA / ML
Plusieurs projets explorent l'application des technologies d'IA et d'apprentissage automatique dans le domaine de la Finance décentralisée. Ces projets couvrent plusieurs aspects, allant de la prévision des prix des cryptomonnaies à la gestion de la liquidité, en passant par l'optimisation des stratégies de trading. Certains projets affirment que leur taux de précision pour les prévisions de prix des cryptomonnaies à court terme peut atteindre environ 80 %.
Les applications de ces projets incluent :
Certains projets développent encore des produits de Finance décentralisée qui peuvent automatiquement allouer les dépôts des utilisateurs à des événements/marchés de haute crédibilité pour parier. Les tests initiaux montrent que le taux de rendement annualisé de certains produits serait supérieur à quatre chiffres.
De plus, certains projets se concentrent sur le développement de modèles de prévision de volatilité hautement polyvalents. Ces modèles peuvent non seulement prédire les prix futurs, mais aussi prévoir la probabilité de liquidation, la durée de vie des positions perpétuelles, définir la plage de fourniture de liquidité et prédire les pertes impermanentes, prédire les prix d'exercice des options et les dates d'expiration, etc. Des rapports indiquent que la performance de ces modèles dépasse de 25 % à 30 % celle des modèles de référence traditionnels.
Tendances de développement futur
Avec le développement de la Finance décentralisée 3.0, nous pouvons anticiper les tendances suivantes :
Poursuivre en permanence des rendements plus élevés et des risques plus faibles, en encourageant l'introduction de plus d'actifs réels (RWAs) sur la chaîne.
Les sources de revenus DeFi existantes continueront à être optimisées et deviendront plus accessibles.
Les marchés prédictifs deviendront une source d'information importante, l'IA agira en tant que teneur de marché, et les participants expérimentés stimuleront davantage l'intelligence collective.
Les outils deviendront plus intelligents et les modèles de prévision deviendront plus précis.
Plus ces systèmes apprennent, plus leur valeur augmente. Plus leur interopérabilité avec d'autres parties de Web3 est forte, plus la tendance est irrésistible.
Dans l'ensemble, tout dans le domaine de la cryptographie est essentiellement un pari sur l'avenir. Par conséquent, ceux qui peuvent prévoir l'avenir avec plus de clarté en matière d'infrastructures et d'applications/agents - que ce soit par l'intelligence collective, des données de meilleure qualité ou des modèles plus précis - auront un avantage significatif dans la compétition future.