Mete Baskaya

Blockchain es una tecnología de contabilidad distribuida que proporciona transacciones seguras y transparentes. Es un sistema descentralizado que elimina la necesidad de intermediarios como bancos, gobiernos o instituciones financieras, reduciendo las tarifas de transacción asociadas y acelerando el proceso. La tecnología Blockchain ha recibido mucha atención debido a su potencial para transformar diversas industrias, como las finanzas, la atención médica, el transporte y el sector inmobiliario. Es importante para la adopción masiva porque permite confianza, responsabilidad, transparencia y seguridad en las transacciones.

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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Este artículo es para mi querido amigo, Desarrollador Senior Serkan Çakmak
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$GAIA
Gaia's Edge OSS: Empoderando a los Fabricantes de Dispositivos de Nivel Medio con IA Descentralizada en el Dispositivo

Abstract
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Introducción: BRICS Mundo Multipolar
A lo largo de las décadas, la economía mundial se ha basado en el dólar estadounidense como la moneda de reserva en el mundo. El dólar ha sido una fuga y un instrumento geopolítico explosivo desde el sistema de Bretton Woods, que fortaleció la influencia de EE. UU. Sin embargo, en los últimos años, este orden ha sido amenazado por el grupo BRICS (Brasil, Rusia, India, China, Sudáfrica) que promueve un orden financiero multipolar.
BRICS se estableció en 2006 y rápidamente ganó la reputación de ser la voz de los nuevos mercados. En el año 2023–2025, el grupo tuvo una gran adición de los Emiratos Árabes Unidos, Arabia Saudita, Egipto y Etiopía. A través de este crecimiento, BRICS representa actualmente una gran proporción de las poblaciones totales en todo el mundo, reservas de energía y potencial económico [CFR, 2024].

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