預測能力：人類進化的核心

預測能力一直是人類進化的關鍵。從遠古時代開始，人類就依靠感官和直覺來預測環境中的威脅和機遇，如識別捕食者的行爲模式、獵物出現的時機，以及季節性食物的供應情況，這些對生存至關重要。

隨着時間的推移，這種預測模式逐漸發展成爲工具的使用和規劃能力，如預測種植作物的需求、保存食物的方法等。人類還發展出了預測社交線索的能力，包括理解他人的意圖、情緒和行爲。文字、科學、數學的發展，以及現代工具如統計學、計算機、機器學習和人工智能的出現，都是爲了增強人類的預測能力。

預測市場已經演變成一種經濟工具，它利用人類的預測能力來預測經濟、政治和文化事件的結果。與傳統的民意調查不同，預測市場利用經濟激勵來獲取更準確的預測，因爲參與者會用實際資金進行投注。

在2024年美國大選市場中，某預測平台吸引了近40億美元的投注，其預測結果甚至超過了傳統民意調查的準確度，這凸顯了衆包預測的經濟價值。

同樣的演變也適用於現貨和永續合約交易。從中心化交易所的興起，到滿足全球加密貨幣不斷增長的需求，再到最近去中心化平台的發展，提供自我托管和無需身分驗證的服務，同時保持類似中心化交易所的交易體驗，這一領域在不斷創新。

隨着人工智能和機器學習預測模型的興起，預測事件、資產價格和波動性的能力正在大幅提升。這將引領人類進入進化的下一個階段。

DeFi 3.0：人工智能的融入

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。這本質上是將加密資產投入鏈上運作以創造經濟價值。

DeFi在1.0的基礎上進行了擴展，引入了新穎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將人工智能引入DeFi領域。這意味着將大型語言模型（LLM）和/或機器學習模型（ML）集成到DeFi產品中。從簡單的LLM集成（如充當客戶支持/副駕駛，幫助用戶導航協議），到多智能體/集羣和機器學習系統，從根本上改善了產品（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年代以來就已出現，這些系統曾被對沖基金用於預測股票和商品價格。早期的股票預測結果頗具參考性，短期預測的準確率達到了50%-60%，但由於過度擬合和數據有限，限制了其應用。

隨後深度學習和大數據的興起，使模型能夠處理更大的數據集（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的突破性發展，集成了更多樣化的數據集，如社交媒體情緒、區塊鏈交易、預言機、實時新聞、衆包預測等更多來源。這使得一些AI模型在預測事件結果和資產價格方面達到了80%-90%的準確率。

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。目前正處於DeFi 3.0的早期階段，市場中一些參與者正在將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DeFi協議和AI代理團隊的衆多集成，賦予其預測能力（主要關注加密貨幣價格預測）。其短期加密貨幣價格預測準確率據稱約爲80%。

一些主要的應用包括：

• 基於USDC的AI驅動的金庫，利用預測技術最大化交易收益。
• AI LP金庫，利用預測價格數據，更好地將流動性置於價格波動之前，從而避免無常損失。
• 與多個團隊合作，爲AI代理的交易策略和執行提供支持。

某網路的激勵分配機制能夠幫助初創企業抵消開發成本，團隊利用該網路來啓動其產品研發，將大量開發工作外包給礦工，激勵越高，礦工的質量就越好。

鑑於機器學習模型和預測系統是最容易量化的任務之一，這成爲了許多子網絡關注的重點領域。其中一些子網絡專注於體育預測、價格預測和波動率預測等領域。

未來發展趨勢

對更高收益和更低風險的追求將持續下去，促使建設者將更多的實物資產引入鏈上。現有的DeFi收益來源將繼續得到優化，並且會變得越來越容易獲取。

預測市場將成爲主要的信息來源，AI充當市場做市商，而經驗豐富的參與者進一步激發羣體智慧。工具變得越來越智能，模型變得越來越精準，目前已經看到了部分成果。

這些系統學習得越多，價值就越大。而且它們與Web3其他部分的組合性越強，整個趨勢就越不可阻擋。

歸根結底，加密領域的一切都是對未來的一種押注。因此，基礎設施和應用程序/代理能夠哪怕稍微更清晰地預見未來——無論是通過羣體智慧、更優質的數據還是更精準的模型——都將擁有顯著的優勢。