預測能力：人類進化的核心與未來

預測能力一直是人類進化過程中的關鍵要素。從遠古時代開始，我們的祖先就依靠感官和直覺來預測周圍環境中的威脅和機會，包括捕食者的行爲模式、獵物出現的機會以及季節性食物的供應情況。這些預測對於生存至關重要。

隨着時間的推移，這種預測能力逐漸發展成爲更復雜的工具和規劃方法。我們學會了預測農作物種植的需求，規劃肉類的宰殺和儲存。社交預測能力也隨之提升，我們能夠更好地理解他人的意圖、情緒和行爲。人類還發展出文字、科學和數學等工具，進而創造了統計學、計算機科學、機器學習和人工智能等現代技術，這些都是爲了增強我們的預測能力。

預測市場已經成爲一種重要的經濟工具，它利用羣體智慧來預測經濟、政治和文化領域的各種結果。與傳統的民意調查不同，預測市場通過經濟激勵機制來獲取更準確的預測，因爲參與者會用實際資金進行下注。

在2024年美國大選的預測中，某預測平台吸引了近40億美元的投注，其預測準確度甚至超過了傳統民意調查，充分體現了羣衆智慧預測的經濟價值。

同樣的演變也發生在現貨和永續合約交易領域。從中心化交易所的興起滿足全球加密貨幣交易需求，到最近去中心化平台的創新發展，提供自我托管和無需身分驗證的服務，同時保持中心化交易所般的用戶體驗。

隨着人工智能和機器學習預測模型的崛起，人類預測事件、資產價格和市場波動的能力正在大幅提升。這標志着人類進化即將邁入新的階段。

DeFi 3.0：人工智能與去中心化金融的融合

DeFi 1.0引入了智能合約和去中心化應用程式，允許用戶隨時隨地進行轉帳、交易、質押、借貸和收益挖礦。這個階段的本質是將加密資產投入鏈上運作以創造經濟價值。

DeFi在此基礎上進行了擴展，引入了創新的代幣經濟學和激勵分配機制，旨在協調協議中不同利益相關者之間的利益，並催生了提供替代收益來源的新興市場。

DeFi 3.0則將人工智能引入去中心化金融領域。這個階段的核心是將大型語言模型（LLM）和機器學習模型（ML）集成到DeFi產品中。其應用範圍從簡單的LLM集成（如智能客戶支持），到復雜的多智能體系統和機器學習系統，從根本上改善了產品性能（如增加交易利潤、減少無常損失、提高LP收益、降低永續交易的清算風險等）。

預測系統的演進

神經網路和決策樹自2000年代就已出現，早期被對沖基金用於預測股票和商品價格。這些早期系統在短期預測方面的準確率達到了50%-60%，但由於過度擬合和數據有限，其應用受到了限制。

隨着深度學習和大數據技術的興起，模型能夠處理更大規模的數據集，包括時間序列數據、新聞和社交媒體等非結構化數據，從而實現更準確的預測和更廣泛的應用。

近五年來，Transformer模型和多模態AI的出現標志着預測系統的突破性發展。這些先進模型能夠集成更多樣化的數據源，如社交媒體情緒、區塊鏈交易數據、預言機數據、實時新聞和衆包預測等。這使得一些AI模型在預測事件結果和資產價格方面的準確率達到了80%-90%。

隨着這些模型不斷改進，將預測能力集成到DeFi系統中的需求大幅增加。我們正處於DeFi 3.0的早期階段，正在見證市場參與者將AI/機器學習系統與Web3應用場景相結合。

DeFi與AI/ML系統的結合

某去中心化預測模型網路已經實現了與多個DeFi協議和AI代理團隊的廣泛集成，爲它們賦予預測能力，主要關注加密貨幣價格預測。據稱，其短期加密貨幣價格預測準確率約爲80%。

該網路的主要應用包括：

• 基於USDC的AI驅動金庫，利用推理技術最大化SOL交易收益。
• AI LP金庫，利用預測價格數據更好地分配流動性，以避免無常損失。
• 與多個團隊合作，爲AI代理的交易策略和執行提供支持。

另一個重要的發展是利用去中心化激勵分配機制來支持初創企業的產品研發。這種機制能夠幫助團隊將大量開發工作外包給礦工，激勵越高，參與的礦工質量就越好。

由於機器學習模型和預測系統是最容易量化的任務之一，許多子網絡都專注於這一領域。其中一些子網絡正在開發創新的DeFi產品，如自動將用戶存款分配到高可信度事件/市場中進行投注的金庫，早期測試顯示年化收益率可能達到四位數。

還有一些子網絡正在開發高度通用的波動率預測模型，可用於預測清算概率、永續倉位的生存時間、設置流動性提供範圍並預測無常損失、預測期權行權價和到期時間等。這些模型據稱比傳統的基準模型表現高出25%-30%。

這些預測系統已經開始與各種區塊鏈平台和DeFi協議集成，爲AI交易員競賽提供支持，幫助協議更好地應對市場波動，並優化流動性質押等應用。

未來展望

隨着對更高收益和更低風險的持續追求，我們預計將有更多實物資產被引入區塊鏈。現有的DeFi收益來源將不斷優化，變得更容易獲取。

預測市場可能成爲主要的信息來源，AI將充當市場做市商，而經驗豐富的參與者將進一步激發羣體智慧。隨着工具變得越來越智能，預測模型也將變得更加精準。

這些系統學習得越多，它們的價值就越大。而且，隨着它們與Web3其他部分的組合性增強，這一趨勢將變得不可阻擋。

歸根結底，加密領域的一切都是對未來的一種押注。因此，那些能夠哪怕稍微更清晰地預見未來的基礎設施和應用程序——無論是通過羣體智慧、更優質的數據還是更精準的模型——都將在未來的競爭中佔據顯著優勢。