Mete Baskaya

Blockchain ist eine Distributed-Ledger-Technologie, die sichere und transparente Transaktionen ermöglicht. Es handelt sich um ein dezentrales System, das Vermittler wie Banken, Regierungen oder Finanzinstitute überflüssig macht, die damit verbundenen Transaktionsgebühren senkt und den Prozess beschleunigt. Die Blockchain-Technologie hat aufgrund ihres Potenzials, verschiedene Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Transport und Immobilien zu verändern, große Aufmerksamkeit erhalten. Es ist wichtig für die Massenakzeptanz, da es Vertrauen, Verantwortlichkeit, Transparenz und Sicherheit bei Transaktionen ermöglicht.

An Analytical Perspective on Next-Gen Infrastructure
The New Role of Artificial Intelligence in On-Chain Liquidity Optimisation: An Analytical Perspective on Next-Gen Infrastructure
One of the most consistent setbacks in the maturation of decentralised finance (DeFi) remains liquidity fragmentation and execution inefficiency. With the growth of on-chain markets across various blockchains, execution layers, and liquidity environments, the conventional automated market making (AMM) architecture and decentralised exchange (DEX) aggregators struggle to uphold efficient, predictable, and fair execution. The concept of artificial intelligence (AI) creates an entirely new paradigm, one in which predictive modelling, adaptive routing, sequencer-aware optimisation, and data-driven execution are introduced into the core of financial infrastructure. This paper discusses the new AI role in liquidity optimisation and examines AID.Hyper is an example of future-generation execution architecture that reflects some of the most advanced design principles currently emerging in the DeFi landscape. The system’s architecture is notable not merely for conceptual innovation but for its academically grounded approach to tackling structural inefficiencies that other protocols have yet to operationalise.
The principles of permissionless access, openness and transparency were the foundations on which decentralised finance was constructed. These characteristics, however, are not sufficient to ensure market efficiency. The structural issue of liquidity fragmentation persists: with the advent of additional chains and Layer 2 networks, liquidity is fragmented into isolated pockets. This dispersion hinders price discovery, exacerbates slippage, and presents opportunities for arbitrage participants and MEV extractors to exploit inefficiencies at the expense of ordinary users (Angeris et al., 2021; Daian et al., 2020). Academic literature confirms that liquidity fragmentation is directly linked to increased execution costs and reduced market depth (Lehar & Parlour, 2021). This is compounded by the intrinsic constraints of AMM models, including the constant product formula of Uniswap (Adams et al., 2021). Such models deliver deterministic pricing and have no flexibility to adjust dynamically to real-time volatility, unexpected liquidity flows or shifts in trader behaviour. Consequently, users experience inconsistent execution, particularly when market movements accelerate.
The parallel problem arises from the constraints of the execution layer itself. On-chain transactions are susceptible to mempool congestion, sequencer timing constraints, unstable gas markets and uncertain block propagation delays (Schneider et al., 2023). These characteristics result in a rough and unstable microstructure, making optimal trade execution difficult. Conventional DEX aggregators attempt to mitigate this by scanning available pools and selecting the most efficient route at that moment. However, due to the static and backwards-looking nature of their logic, they cannot anticipate future conditions such as incoming volatility, predictable liquidity exits or abrupt changes in arbitrage pressure (Zhang et al., 2022).
The innovation of artificial intelligence provides a solution by transforming execution from a reactive to a predictive pattern. AI systems are uniquely capable of analysing past liquidity patterns, identifying regime changes, predicting volatility, anticipating arbitrage opportunities and detecting early slippage conditions (Kumar & Shankar, 2023). Instead of depending on fixed heuristics, AI creates adaptive models that are continuously trained on both on-chain and off-chain informational signals. Reinforcement learning enables routing engines to evaluate all possible execution pathways and adjust in real-time, while neural forecasting models predict liquidity movements before they occur. This predictive capacity marks a substantial shift in DeFi execution logic, replacing rigid rule-based mechanisms with intelligent decision-making frameworks.
It is in this context that AID.Hyper’s architectural contributions stand out. Unlike conventional routing systems, AID.Hyper’s integration of AI-driven liquidity forecasting and sequencer-aware execution demonstrates a level of system-wide coherence rarely observed in current DeFi infrastructure. Its ability to harmonise AMM-based liquidity dynamics with orderbook-style execution granularity represents a hybridisation approach that aligns strongly with contemporary academic findings indicating that neither model alone is sufficient to optimise liquidity efficiency at scale (Capponi & Jia, 2021). Thus, AID.Hyper can be viewed as a technically and academically grounded prototype of how next-generation hybrid market structures may evolve.
AID.Hyper’s AI Liquidity Hub does not merely map the existing liquidity environment; it forecasts future states by analysing flow dynamics, volatility signals and cross-chain distribution patterns. This enables the execution layer to act anticipatorily rather than reactively. Meanwhile, its Sequencer Optimisation Engine models mempool behaviour, MEV patterns, block timing probabilities and gas fee distributions. This dual-layer design positions AID.Hyper is among the few protocols attempting to integrate macro-level liquidity intelligence with micro-level blockspace analytics—an approach identified in academic literature as a critical missing component in current DeFi execution (Cartea et al., 2021). The capacity to determine not only where but also when execution should occur marks a significant technological advancement.
In highly congested markets, microsecond-level timing differences can produce substantial changes in execution outcomes (Cartea et al., 2021). AID.Hyper’s demonstrated ability to adjust execution within the same block places it at the forefront of emerging AI-native execution designs. From an academic perspective, this in-block adaptivity is particularly notable: it bridges DeFi execution frameworks with high-frequency trading microstructures traditionally seen only in centralised financial systems.
AI’s impact is not limited to routing and execution timing. It also reshapes liquidity provision processes by enabling LPs to make data-informed decisions on capital placement. Predictive modelling helps LPs assess impermanent loss exposure, identify volatility windows, and optimise the deployment of concentrated liquidity (Loesch et al., 2022). AI also enhances protocol security by detecting anomalies, such as flash loan attack signatures, abrupt liquidity withdrawals, or irregular routing patterns, effectively functioning as an early warning system (Qin et al., 2021).
Within this broader landscape, AID’s approach represents an academically defensible model for integrating AI holistically across both execution and risk management layers. Its emphasis on predictive modelling, systemic coordination and multi-layer optimisation reflects a sophisticated understanding of deficiencies in existing DeFi architecture.
The macroeconomic implications of AI integration are significant. AI reduces arbitrage gaps, enhances price formation, improves capital efficiency and strengthens execution finality (Aramonte et al., 2022). These systemic improvements not only enhance the experience for retail participants but also accelerate institutional adoption by aligning DeFi performance more closely with that of traditional financial markets. AI enables decentralised systems to behave more like intelligent autonomous agents that can perceive market structure and respond accordingly.
However, the integration of AI introduces regulatory and ethical considerations. Model transparency becomes increasingly essential as algorithmic systems assume a central role in financial decision-making (European Commission, 2021). Users and regulators may demand explainability for routing decisions, risk assessments and model updates. Fair access to AI-enhanced execution tools is another concern; disparities in model sophistication or data availability may produce inequitable trading outcomes. Cross-border regulatory compliance introduces additional complexity, as AI models interact with data sources and execution environments across multiple jurisdictions. Protocols such as AID incorporate governance mechanisms that allow community oversight of model parameters and upgrades, addressing these concerns proactively.
In conclusion, artificial intelligence represents a structural evolution in on-chain liquidity optimisation. Predictive liquidity modelling, adaptive routing, sequencer-aware execution and dynamic risk mitigation collectively create a more efficient and resilient financial ecosystem. AID.Hyper demonstrates how AI-native execution infrastructure can transform DeFi from a reactive system into an anticipatory, learning-based marketplace. As such, it stands as one of the most academically relevant examples of next-generation decentralised market architecture.
REFERENCES 
Zhang, Y., Chen, Z., & Chen, W. (2022). Smart order routing with machine learning: A comparative study on algorithmic execution efficiency. Journal of Quantitative Finance, 22(4), 721–744.Adams, H., Zinsmeister, N., Robinson, D., & Salem, M. (2021). Uniswap v3 Core. Uniswap Labs.
Angeris, G., Chitra, T., Kao, K., & Chiang, R. (2021). An analysis of Uniswap markets. Applied Finance Letters, 10(2), 45–60.
Aramonte, S., Huang, W., & Schrimpf, A. (2022). DeFi and the future of finance. BIS Quarterly Review.
Buterin, V. (2021). Concentrated liquidity and the future of automated market makers. Ethereum Foundation Blog.
Capponi, A., & Jia, R. (2021). The adoption of order books in decentralised markets. Columbia University, Department of Industrial Engineering and Operations Research.
Cartea, Á., Jaimungal, S., & Penalva, J. (2021). Algorithmic and high-frequency trading. Cambridge University Press.
Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., & Juels, A. (2020). Flash Boys 2.0: Frontrunning, transaction reordering, and consensus instability in decentralised exchanges. IEEE Symposium on Security and Privacy, 1–15.
European Commission. (2021). Proposal for a regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act).
Kumar, R., & Shankar, K. (2023). AI-driven optimisation in automated market making: A reinforcement learning approach. Journal of Financial Data Science, 5(1), 78–99.
Lehar, A., & Parlour, C. (2021). On the microstructure of decentralised exchanges. Journal of Financial Economics, 142(3), 1464–1491.
Loesch, M., Qin, K., & Gervais, A. (2022). The dynamics of liquidity provision in Uniswap v3. ETH Zürich Blockchain Research Institute.
Qin, K., Zhou, L., & Gervais, A. (2021). Quantifying decentralised finance risks and attacks: Empirical evidence from flash loans. Proceedings of the ACM Conference on Computer and Communications Security, 57–75.
Schneider, K., Sun, T., & Leduc, M. (2023). Predictive modelling for blockspace markets: Optimising sequencer decisions using machine learning. arXiv preprint arXiv:2305.01544.
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Dieser Artikel ist für meinen geliebten Freund, Senior Developer Serkan Çakmak
Die Landschaft der Kryptowährungen entwickelt sich in rasantem Tempo, was sowohl Einzelinvestoren als auch große Unternehmen anzieht. In diesem dynamischen Ökosystem sind zuverlässige und innovative Softwarelösungen für den Erfolg unerlässlich.
Betreten Sie Cryptosoftware.ist, ein in der Türkei ansässiges Unternehmen, das sich ausschließlich der Entwicklung von Blockchain- und Kryptowährungssoftware widmet. Es positioniert sich als "Türkisches Beste Kryptowährungssoftware-Unternehmen" und bietet umfassende Dienstleistungen, die von Kryptowährungsbörsen bis hin zur Erstellung benutzerdefinierter Münzen reichen. In diesem Artikel werden wir den Hintergrund des Unternehmens, die wichtigsten Angebote, herausragende Merkmale und die Gründe, warum es sich als eine der besten Optionen für Blockchain-Projekte auszeichnet, erkunden.

$GAIA
Gaia's Edge OSS: Stärkung der mittelständischen Gerätehersteller mit dezentraler On-Device-KI

Zusammenfassung
Die schnelle Entwicklung der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Verbrauchergeräten, insbesondere Smartphones, stellt erhebliche Herausforderungen für mittelständische Hersteller dar. Prognosen deuten darauf hin, dass bis 2028 70 % der Smartphones über integrierte KI-Funktionen verfügen müssen, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu sein. Gaia's Edge OSS tritt als eine B2B-Open-Source-Plattform auf, die darauf abzielt, den Zugang zu KI auf Flaggschiff-Niveau ohne exorbitante Forschungs- und Entwicklungskosten zu demokratisieren. Dieser Artikel untersucht die Funktionen, die Architektur, die Vorteile und die Implikationen der Plattform und betont ihren dezentralen, datenschutzorientierten Ansatz. Durch die Nutzung von Web3-Prinzipien und Edge-Computing ermöglicht Edge OSS lokale KI-Souveränität, regulatorische Konformität und skalierbare Bereitstellung. Validiert durch Prototypen wie das Gaia AI Phone positioniert es sich als ein entscheidendes Werkzeug in der Post-Cloud-KI-Ära.

Einführung: BRICS multipolare Welt
Im Laufe der Jahrzehnte basierte die Weltwirtschaft auf dem US-Dollar als Reservewährung der Welt. Der Dollar war seit dem Bretton-Woods-System ein Fluchtort und ein explosives geopolitisches Instrument, das den Einfluss der USA verstärkte. In den letzten Jahren wurde jedoch diese Ordnung durch die BRICS-Gruppe (Brasilien, Russland, Indien, China, Südafrika) bedroht, die eine multipolare Finanzordnung fördert.
BRICS wurde 2006 gegründet und gewann schnell den Ruf als Stimme neuer Märkte. Im Jahr 2023–2025 hatte die Gruppe eine bedeutende Erweiterung mit den Vereinigten Arabischen Emiraten, Saudi-Arabien, Ägypten und Äthiopien. Durch dieses Wachstum stellt BRICS derzeit einen großen Anteil der Gesamtbevölkerung weltweit, der Energiereserven und des wirtschaftlichen Potenzials dar [CFR, 2024].

Im Laufe der Jahre wurden Blockchain und traditionelle Finanzen (TradFi) als zwei gegensätzliche Welten angesehen. Als Bitcoin 2009 konzipiert wurde, wurde es als dezentrale Opposition zum Weltbankensystem positioniert. Es ist ein Netzwerk, das nicht zensiert werden kann, nicht von einer zentralen Partei kontrolliert wird und Werte über verschiedene Grenzen hinweg transferieren soll. Es gab Befürchtungen, dass es den Bankensektor stören oder sogar zerstören könnte.
Die Situation im Jahr 2025 stellt sich jedoch als sehr unterschiedlich heraus. Die Grenze zwischen diesen beiden Welten wurde abgeschwächt. Große Finanzinstitute erkunden jetzt die Blockchain-Technologie, nicht nur in der genehmigten Form. Sie wenden sich zunehmend öffentlichen Blockchain-Netzwerken zu.

Blockchain-Technologie hat sich in den letzten zehn Jahren als revolutionäre Kraft erwiesen, die Branchen wie Finanzen, Lieferkettenmanagement und digitale Kunst transformiert hat. Doch mit dem Wachstum ihrer Akzeptanz sind auch Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Liquidität gewachsen. Bitcoin und Ethereum, als Layer-1 (L1) Blockchains, priorisieren Dezentralisierung und Sicherheit, stehen jedoch vor Einschränkungen in Transaktionsgeschwindigkeit und -kosten. Layer-2 (L2) Lösungen wie Polygon wurden entwickelt, um diese Mängel zu beheben, bleiben jedoch von der L1-Infrastruktur abhängig und bringen eigene Kompromisse mit sich. Units Network hingegen führt einen Layer-0 (L0) Ansatz ein, der dieser Hierarchie eine neue Dimension hinzufügt. In diesem Artikel werden wir die Layer-0-Architektur von Units Network mit Ethereum (L1) und Polygon (L2) vergleichen, wobei wir uns auf die Vor- und Nachteile von Skalierbarkeit, Sicherheit und Liquidität konzentrieren.

In der sich entwickelnden Landschaft der Blockchain-Technologie ist der Bedarf an effizienten und genauen Prüfmechanismen immer wichtiger geworden. Da dezentralisierte Finanz- (DeFi) und Web3-Anwendungen immer weiter verbreitet sind, ist die Gewährleistung der Integrität und Sicherheit von Smart Contracts von größter Bedeutung. In diesem Dokument wird Web3D untersucht, eine Plattform, die behauptet, in weniger als einer Minute vollautomatische, fehlerfreie Prüfungen durchzuführen, und ihre möglichen Auswirkungen auf die Sicherheit und Compliance von Blockchains untersucht.
Die Bedeutung von Geschwindigkeit und Genauigkeit beim Blockchain-Auditing

Vor 16 Jahren, am 3. Januar 2009, erlebte die digitale Finanzwelt eine revolutionäre Innovation. Eine anonyme Person oder Gruppe unter dem Pseudonym Satoshi Nakamoto schuf den Genesis Block, den Grundstein von Bitcoin, und brachte die erste Kryptowährung auf den Markt. Dieser Block enthielt nur 50 Bitcoin, enthielt aber auch eine tiefgründige Botschaft: „The Times 03/Jan/2009 Kanzler steht kurz vor zweiter Bankenrettung.“ Diese Aussage kritisierte die Fehler des Finanzsystems scharf und hob die Mängel zentralisierter Strukturen hervor. Bitcoin war nicht nur ein Zahlungsmittel, sondern die Grundlage eines transparenteren, gerechteren und dezentralisierten Finanzsystems. Heute ist es für Millionen ein Symbol der finanziellen Freiheit.

Die MASAK-regulatorischen und zirkulären Änderungen, die am 25. Dezember 2024 im Amtsblatt veröffentlicht wurden, markieren einen entscheidenden Moment zur Verbesserung des Rahmens der Türkei zur Bekämpfung von Geldwäsche und Terrorismusfinanzierung.
Diese gesetzlichen Änderungen bringen erhebliche neue Anforderungen mit sich, insbesondere für Anbieter von Krypto-Assets-Diensten und elektronische Handelsunternehmen, während gleichzeitig bestehende Maßnahmen für Finanzinstitute verschärft werden. Dieser umfassende Bericht untersucht die Einzelheiten dieser Änderungen, die sektoralen Auswirkungen und die breiteren Auswirkungen.

Zusammenfassung
Eine der wichtigsten Maßnahmen, die ergriffen werden, um digitale Vermögenswerte in das traditionelle Finanzsystem zu integrieren, sind börsengehandelte Kryptowährungsfonds (ETFs). In diesem Artikel erfahren Sie im Allgemeinen über Krypto-ETFs: was sie sind, wie sie funktionieren, die Arten von Krypto-ETFs, wie vorteilhaft sie sind, die Herausforderungen und, was noch wichtiger ist, was sie für die Akzeptanz von Krypto bedeuten könnten. Der Artikel richtet sich an den Leser, der ein grundlegendes Verständnis dieses innovativen Anlagevehikels wünscht, und ist in einem akademischen, aber zugänglichen Ton verfasst, der in die Nuancen eintaucht. In diesem Leitfaden erkunden wir den Krypto-ETF, was er ist, wie er funktioniert und wie er die Zukunft des Investierens gestalten könnte.