预测能力：人类进化的核心与未来

预测能力一直是人类进化过程中的关键要素。从远古时代开始，我们的祖先就依靠感官和直觉来预测周围环境中的威胁和机会，包括捕食者的行为模式、猎物出现的机会以及季节性食物的供应情况。这些预测对于生存至关重要。

随着时间的推移，这种预测能力逐渐发展成为更复杂的工具和规划方法。我们学会了预测农作物种植的需求，规划肉类的宰杀和储存。社交预测能力也随之提升，我们能够更好地理解他人的意图、情绪和行为。人类还发展出文字、科学和数学等工具，进而创造了统计学、计算机科学、机器学习和人工智能等现代技术，这些都是为了增强我们的预测能力。

预测市场已经成为一种重要的经济工具，它利用群体智慧来预测经济、政治和文化领域的各种结果。与传统的民意调查不同，预测市场通过经济激励机制来获取更准确的预测，因为参与者会用实际资金进行下注。

在2024年美国大选的预测中，某预测平台吸引了近40亿美元的投注，其预测准确度甚至超过了传统民意调查，充分体现了群众智慧预测的经济价值。

同样的演变也发生在现货和永续合约交易领域。从中心化交易所的兴起满足全球加密货币交易需求，到最近去中心化平台的创新发展，提供自我托管和无需身份验证的服务，同时保持中心化交易所般的用户体验。

随着人工智能和机器学习预测模型的崛起，人类预测事件、资产价格和市场波动的能力正在大幅提升。这标志着人类进化即将迈入新的阶段。

DeFi 3.0：人工智能与去中心化金融的融合

DeFi 1.0引入了智能合约和去中心化应用程序，允许用户随时随地进行转账、交易、质押、借贷和收益挖矿。这个阶段的本质是将加密资产投入链上运作以创造经济价值。

DeFi 2.0在此基础上进行了扩展，引入了创新的代币经济学和激励分配机制，旨在协调协议中不同利益相关者之间的利益，并催生了提供替代收益来源的新兴市场。

DeFi 3.0则将人工智能引入去中心化金融领域。这个阶段的核心是将大型语言模型（LLM）和机器学习模型（ML）集成到DeFi产品中。其应用范围从简单的LLM集成（如智能客户支持），到复杂的多智能体系统和机器学习系统，从根本上改善了产品性能（如增加交易利润、减少无常损失、提高LP收益、降低永续交易的清算风险等）。

预测系统的演进

神经网络和决策树自2000年代就已出现，早期被对冲基金用于预测股票和商品价格。这些早期系统在短期预测方面的准确率达到了50%-60%，但由于过度拟合和数据有限，其应用受到了限制。

随着深度学习和大数据技术的兴起，模型能够处理更大规模的数据集，包括时间序列数据、新闻和社交媒体等非结构化数据，从而实现更准确的预测和更广泛的应用。

近五年来，Transformer模型和多模态AI的出现标志着预测系统的突破性发展。这些先进模型能够集成更多样化的数据源，如社交媒体情绪、区块链交易数据、预言机数据、实时新闻和众包预测等。这使得一些AI模型在预测事件结果和资产价格方面的准确率达到了80%-90%。

随着这些模型不断改进，将预测能力集成到DeFi系统中的需求大幅增加。我们正处于DeFi 3.0的早期阶段，正在见证市场参与者将AI/机器学习系统与Web3应用场景相结合。

DeFi与AI/ML系统的结合

某去中心化预测模型网络已经实现了与多个DeFi协议和AI代理团队的广泛集成，为它们赋予预测能力，主要关注加密货币价格预测。据称，其短期加密货币价格预测准确率约为80%。

该网络的主要应用包括：

• 基于USDC的AI驱动金库，利用推理技术最大化SOL交易收益。
• AI LP金库，利用预测价格数据更好地分配流动性，以避免无常损失。
• 与多个团队合作，为AI代理的交易策略和执行提供支持。

另一个重要的发展是利用去中心化激励分配机制来支持初创企业的产品研发。这种机制能够帮助团队将大量开发工作外包给矿工，激励越高，参与的矿工质量就越好。

由于机器学习模型和预测系统是最容易量化的任务之一，许多子网络都专注于这一领域。其中一些子网络正在开发创新的DeFi产品，如自动将用户存款分配到高可信度事件/市场中进行投注的金库，早期测试显示年化收益率可能达到四位数。

还有一些子网络正在开发高度通用的波动率预测模型，可用于预测清算概率、永续仓位的生存时间、设置流动性提供范围并预测无常损失、预测期权行权价和到期时间等。这些模型据称比传统的基准模型表现高出25%-30%。

这些预测系统已经开始与各种区块链平台和DeFi协议集成，为AI交易员竞赛提供支持，帮助协议更好地应对市场波动，并优化流动性质押等应用。

未来展望

随着对更高收益和更低风险的持续追求，我们预计将有更多实物资产被引入区块链。现有的DeFi收益来源将不断优化，变得更容易获取。

预测市场可能成为主要的信息来源，AI将充当市场做市商，而经验丰富的参与者将进一步激发群体智慧。随着工具变得越来越智能，预测模型也将变得更加精准。

这些系统学习得越多，它们的价值就越大。而且，随着它们与Web3其他部分的组合性增强，这一趋势将变得不可阻挡。

归根结底，加密领域的一切都是对未来的一种押注。因此，那些能够哪怕稍微更清晰地预见未来的基础设施和应用程序——无论是通过群体智慧、更优质的数据还是更精准的模型——都将在未来的竞争中占据显著优势。