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人工智能和加密货币如何普及金融的未来

时间:2024-03-18|浏览:861

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人工智能与区块链创新的融合,开启了金融市场和服务的新时代。

人工智能和<a title='注册送加密货币' href='https://okk.meibanla.com/btc/okex.php' target='_blank' class='f_d'>加密货币</a>如何普及金融的未来

在过去的三年里,加密货币领域经历了巨大的变革。在2021年刺激计划的推动下,风险投资公司向加密货币和区块链企业投资了330亿美元。

第二年,美联储通过加息周期触发了一系列加密货币破产的多米诺骨牌效应,从 Terra(LUNA)崩溃开始,最终导致 FTX 庞氏骗局的崩溃告终。

2023 年 DeFi 黑客攻击造成超过 30 亿美元的损失,让中心化金融(DeFi)的损失前景变得光彩。持续的比特币牛市表明,山寨币信心不足,因为所谓的山寨币季节尚未出现。

2023 年 6 月,贝莱德战略合作伙伴负责人 Joseph Chalom 指出,DeFi 的机构采用“还需要很长、很长、很长”。然而,有案例表明,新兴的人工智能叙述可以与区块链链技术及其应用融合。

吸取上一个周期的经验教训,人工智能加密领域前景值得关注吗?

通过加密可组合性奠定AI基础

回顾过去,可以肯定地说,“DeFi”被位于代币化层之上的公司所吞没,如 Celsius Network 或 BlockFi,使 DeFi 变成了 CeFi。这些公司成功地推动了加密货币的普及,但最终然而却玷污了“加密货币”这个词。

因此,重新焕发的 DeFi v2 应着眼于提供卓越的用户体验,而不是激发对中心化公司的需求。最重要的是,必须加强 DeFi 的安全性。最有前景的解决方案是零知识以太坊虚拟机——zkEVM。

通过使用零知识证明是(ZKP)抽象链上交易,zkEVM 提高了网络吞吐量并降低了 Gas 成本。最重要的是,zkEVM 通过促进 Gas 费用的替代代币支付来简化了用户体验。换句话说,类似zkEVM的解决方案为AI应用所需的可扩展性铺平了道路。

人工智能的应用本质上涉及大量数据,这可能会造成区块链网络的潜在瓶颈。面对这一障碍,Polygon zkEVM使得通过中途图像生成器生成AI艺术作品成为可能。在这个过程中,结果可以以代表的费用进行代币化NFT

加密空间进一步建立在其他类型的智能合约的基础上,为具有可组合性和无需许可访问的人工智能奠定了基础。结合起来,这为金融市场创造了一个高效自主的基础设施。

由于每个市场行动都可以分层为智能合约,因此可组合性带来了三个可组合性层的创新:

• 形态学——在 DeFi 协议之间进行通信的组件,创造新的元特征。

• 原子性——每个智能合约能够独立运行或与其他协议的智能合约结合运行。

• 句法性——协议能够基于标准化协议进行通信的能力。

其中,这转化为乐高 DeFi 积木。例如,Compound(

流动性提供者回报作为获得 cTokens 作为利息。如果提供的代币是

那么,组合性为期权收益创造了机会,从而没有智能合约闲置。问题是,如何有效地应对复杂性的增加?这就是人工智能发挥作用的地方。

通过AI提高效率

当想到人工智能(AI)时,首先想到的主要特点是超人的处理能力。金融市场变得过于复杂,人类思维无法应对。相反,人类开始依赖预测算法、自动化和个性化。

在传统金融中,这通常会转化为机器人顾问来根据用户的需求和风险承受能力向用户提供建议。然后,机器人顾问会生成一个配置文件来管理用户的投资组合。在区块链组合性领域,这样人工智能算法将获得更大的灵活性来获取收益。

通过在访问智能透明合约时实时读取市场状况,AI代理减少了市场效率低下,减少了人为错误并增加了市场协调潜力。已经以自动做市商(AMM)的形式,来提供存在资产价格发现。

通过实时分析订单流、流动性和波动性,AI代理非常适合优化流动性供应,甚至可以通过在DeFi平台之间协调和限制交易规模来防止闪电式借贷攻击。

首先,随着人工智能代理通过实时市场监控和机器学习提高市场效率,随着流动性的加深。新的预测市场可能会出现。人类的角色就是设置机器人来制裁其他机器人。

在2023年的2500轮股权融资中,AI投资已达到425亿美元,已经超过了2021年的加密货币高峰。但哪些人工智能加密项目展现了这一趋势?

聚焦人工智能加密创新者

自OpenAI于2022年11月推出ChatGPT以来,人工智能一直受到关注。之前只针对Memecoin的关注现在转向了AI在推理、艺术创作、编码方面的发展,尤其是最近通过Sora实现的文本到视频生成的进步。

在这些人类感兴趣的领域中,它们都依赖于数据中心的扩展。与智能加密的加密代币不同,AI代币是AI代理将文本分层成关系单元的基础文本块。作为每个AI模型的调整,这些代币代表了上下文之间关系的概念。

对于每个用户提示,允许最大处理能力是具有挑战性的。当AI模型将文本拆分为代币时,输出依赖于代币大小。反过来,代币大小决定了生成内容的质量,内容无论是什么。

显然,代币大小越大,AI模型在生成内容时考虑更多概念的潜力就越大。鉴于这些固有的限制,AI代币自然适合区块链技术。

就像Web3游戏将游戏内资产代币化以实现去中心化话题、可交易货币和奖励激励一样,AI也可以实现这一点。举个例子来说,Fetch.AI(

FET代币旨在将网络交易货币化,支付AI模型部署费用,奖励网络参与者以及支付其他服务费用。就像人们通过钱包连接DeFi服务一样,他们可以使用Fetch钱包来利用已部署的AI协议,来连接Fetch.AI的代理世界。

例如,目前一个

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作为实现人工智能代理访问和部署民主化的潜在途径,

根据市场研究未来的预测,AI代理市场预计2023年的60.3亿美元增长到2032年的1102.42亿美元。这代表了43.80%的复合年增长率(CAGR)。

最终,我们可能会看到一个AI代理生态系统与DeFi协议和其他服务交互的生态系统,这些服务将受益于自动化实时决策。这可能会划分AI代理帮助自动驾驶电动汽车甚至帮助执行精细操作和护理患者。肯塔基大学医学院的儿科外科医生丹妮尔·沃尔什说:

“一个在手术后凌晨1点醒来的患者,可以向聊天机器人询问,‘我有这个症状,这正常吗?’”

在医疗诊断领域,总部位于马萨诸塞州的Lantheus Holdings(LNTH)已经部署了其PYLARIFY AI成像代理,用于早期肝癌检测。借助像Fetch.AI这样的AI加密项目,此类的服务可以完全实现代币化。

未来之路:挑战与机遇

在AI整合之前,区块链平台面临的问题是机构采用。较小的协议是否有机会进入主流,还是这个机构所保留?

DeFi可能为代币化金融市场铺平了道路,但大型玩家参考者更可能树立公众信心。

例如,一个由大银行和大科技公司支持的Canton Network可能会取代更小的DeFi项目。发生这种情况的一个原因是,Canton Network可能会提供类似传统银行转账的便捷性,以及这种便捷性性可能会被无缝地集成到区块链技术中,使得用户在使用区块链服务时享受到与传统金融服务类似的便利。同时微软在开发人工智能产品的同时通过Azure云为Canton Network提供支持下,Canton Network可能会受益于微软的技术专长,尤其是在人工智能领域的进展,可能会进一步增强其在DeFi市场中的竞争力。

同时,许多用户更愿意留在开放访问生态系统中,享受AI加密代币的价值升值。此外,加密协议不一定直接针对AI代理部署。例如,图(

根据这种推测,“区块链的谷歌”目前已经增长了 103% 的增幅。最有利于 AI 前景性加密项目之一可能是 Injective Protocol(

人工智能与加密货币交叉点的基础层可能是Allora Network,它利用其零知识机器学习(zkML)和联合学习来构建人工智能应用程序,以增强 DeFi 体验。

人工智能和加密货币如何普及金融的未来

如果这些开放应用程序的成功推出,像广东这样的机构网络将失去吸引力。这种动态取决于监管机构,即使是加密货币领域,监管机构也尚未制定相关规则。

结论

一方面,人工智能使数据更易于理解、可操作和与特定用户相关。另一方面,区块链技术自动执行的智能合约,将人类行为的逻辑规范化和去中心化。

人工智能(AI)和中心化金融(DeFi)两个领域的结合所带来的创新和变革。当AI的技术能力与DeFi的开放和组合性特征相融合时,必然产生新一代的AI代理,这些代理以全新的方式服务于金融市场。

从预测分析到向链上市场注入流动性,人工智能代理已经准备好打造一个高度金融化的未来,从比特币本身开始,人类将面临大量可以利用的构建块。

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