Nowa rola sztucznej inteligencji w optymalizacji płynności on-chain

Analityczna perspektywa na infrastrukturę nowej generacji

Nowa rola sztucznej inteligencji w optymalizacji płynności on-chain: Analityczna perspektywa na infrastrukturę nowej generacji

Jednym z najbardziej konsekwentnych problemów w dojrzewaniu zdecentralizowanych finansów (DeFi) pozostaje fragmentacja płynności i nieefektywność wykonania. Wraz z rozwojem rynków on-chain na różnych blockchainach, warstwach wykonawczych i środowiskach płynności, tradycyjna architektura automatycznego tworzenia rynku (AMM) i agregatory zdecentralizowanych giełd (DEX) mają trudności w utrzymaniu efektywnego, przewidywalnego i sprawiedliwego wykonania. Koncepcja sztucznej inteligencji (AI) wprowadza zupełnie nowy paradygmat, w którym modelowanie predykcyjne, adaptacyjne routowanie, optymalizacja z uwzględnieniem sekwencerów oraz wykonanie oparte na danych są wprowadzane do rdzenia infrastruktury finansowej. Niniejszy dokument omawia nową rolę AI w optymalizacji płynności i bada AID.Hyper jako przykład architektury wykonania przyszłej generacji, która odzwierciedla niektóre z najbardziej zaawansowanych zasad projektowania, które obecnie pojawiają się w krajobrazie DeFi. Architektura systemu jest godna uwagi nie tylko ze względu na innowacje koncepcyjne, ale także za swoje akademickie podejście do radzenia sobie z nieefektywnościami strukturalnymi, które inne protokoły jeszcze nie zoperacjonalizowały.

Zasady dostępu bez zezwolenia, otwartości i przejrzystości były fundamentami, na których zbudowano finanse zdecentralizowane. Te cechy jednak nie są wystarczające, aby zapewnić efektywność rynku. Problem strukturalny fragmentacji płynności utrzymuje się: wraz z pojawieniem się dodatkowych łańcuchów i sieci Layer 2 płynność jest fragmentowana w izolowane kieszenie. Ta dyspersja utrudnia odkrywanie cen, zwiększa slippage i stwarza możliwości dla uczestników arbitrażu i wydobywaczy MEV, aby wykorzystywać nieefektywności kosztem zwykłych użytkowników (Angeris et al., 2021; Daian et al., 2020). Literatura akademicka potwierdza, że fragmentacja płynności jest bezpośrednio powiązana ze zwiększonymi kosztami wykonania i zmniejszoną głębokością rynku (Lehar & Parlour, 2021). To jest potęgowane przez wewnętrzne ograniczenia modeli AMM, w tym stałą formułę produktu Uniswap (Adams et al., 2021). Takie modele dostarczają deterministyczne ceny i nie mają elastyczności, aby dostosować się dynamicznie do zmienności w czasie rzeczywistym, nieoczekiwanych przepływów płynności lub zmian w zachowaniu traderów. W konsekwencji użytkownicy doświadczają niespójnego wykonania, szczególnie gdy ruchy rynkowe przyspieszają.

Równoległy problem wynika z ograniczeń samej warstwy wykonawczej. Transakcje on-chain są podatne na zatłoczenie mempool, ograniczenia czasowe sekwencera, niestabilne rynki gazu oraz niepewne opóźnienia propagacji bloków (Schneider et al., 2023). Te cechy prowadzą do szorstkiej i niestabilnej mikrostruktury, co utrudnia optymalne wykonanie transakcji. Konwencjonalne agregatory DEX próbują to złagodzić, skanując dostępne pule i wybierając najefektywniejszą trasę w danym momencie. Jednak z powodu statycznej i wstecznej natury ich logiki nie mogą przewidzieć przyszłych warunków, takich jak nadchodząca zmienność, przewidywalne wyjścia płynności czy nagłe zmiany w presji arbitrażowej (Zhang et al., 2022).

Innowacja sztucznej inteligencji dostarcza rozwiązanie poprzez przekształcenie wykonania z reaktywnego w przewidywalny. Systemy AI są wyjątkowo zdolne do analizy przeszłych wzorców płynności, identyfikowania zmian reżimów, przewidywania zmienności, oczekiwania na okazje arbitrażowe i wykrywania wczesnych warunków slippage (Kumar & Shankar, 2023). Zamiast polegać na stałych heurystykach, AI tworzy adaptacyjne modele, które są ciągle szkolone na sygnałach informacyjnych zarówno on-chain, jak i off-chain. Uczenie przez wzmocnienie pozwala silnikom routingu oceniać wszystkie możliwe ścieżki wykonania i dostosowywać się w czasie rzeczywistym, podczas gdy modele prognozowania neuronowego przewidują ruchy płynności zanim się zdarzą. Ta zdolność przewidywania oznacza znaczną zmianę w logice wykonania DeFi, zastępując sztywne mechanizmy oparte na regułach inteligentnymi ramami podejmowania decyzji.

W tym kontekście wyróżniają się architektoniczne wkłady AID.Hyper. W przeciwieństwie do konwencjonalnych systemów routingu, integracja prognozowania płynności napędzanego AI i wykonania świadomego sekwencera AID.Hyper demonstruje poziom spójności systemowej rzadko obserwowany w obecnej infrastrukturze DeFi. Jego zdolność do harmonizowania dynamiki płynności opartej na AMM z granularnością wykonania w stylu książki zamówień reprezentuje podejście hybrydowe, które silnie koresponduje z współczesnymi odkryciami akademickimi wskazującymi, że żaden z modeli samodzielnie nie jest wystarczający do optymalizacji efektywności płynności na dużą skalę (Capponi & Jia, 2021). Tak więc AID.Hyper można postrzegać jako technicznie i akademicko ugruntowany prototyp, który może ewoluować w kierunku przyszłych hybrydowych struktur rynkowych.

AI Liquidity Hub AID.Hyper nie tylko mapuje istniejące środowisko płynności; przewiduje także przyszłe stany, analizując dynamikę przepływów, sygnały zmienności i wzorce dystrybucji między łańcuchami. To umożliwia warstwie wykonawczej działanie anticipacyjnie, a nie reaktywnie. W międzyczasie jego silnik optymalizacji sekwencera modeluje zachowanie mempool, wzorce MEV, prawdopodobieństwa czasowe bloków i rozkłady opłat gazowych. Ten projekt z podwójną warstwą stawia AID.Hyper wśród nielicznych protokołów, które próbują zintegrować inteligencję płynności na poziomie makro z analizą przestrzeni bloków na poziomie mikro — podejście, które w literaturze akademickiej zidentyfikowano jako kluczowy brakujący element w obecnym wykonaniu DeFi (Cartea et al., 2021). Zdolność do określenia nie tylko gdzie, ale także kiedy wykonanie powinno mieć miejsce, oznacza znaczący postęp technologiczny.

W silnie zatłoczonych rynkach różnice czasowe na poziomie mikrosekund mogą powodować znaczne zmiany w wynikach wykonania (Cartea et al., 2021). Udowodniona zdolność AID.Hyper do dostosowywania wykonania w ramach tego samego bloku stawia go na czołowej pozycji wśród pojawiających się projektów wykonawczych opartych na AI. Z perspektywy akademickiej, ta adaptacyjność w bloku jest szczególnie godna uwagi: łączy ramy wykonawcze DeFi z mikrostrukturami handlu wysokiej częstotliwości, które tradycyjnie widziane są tylko w scentralizowanych systemach finansowych.

Wpływ AI nie ogranicza się tylko do routingu i czasów wykonania. Przekształca również procesy dostarczania płynności, umożliwiając LP podejmowanie decyzji opartych na danych dotyczących alokacji kapitału. Modelowanie predykcyjne pomaga LP ocenić narażenie na utratę tymczasową, identyfikować okna zmienności i optymalizować wdrożenie skoncentrowanej płynności (Loesch et al., 2022). AI zwiększa również bezpieczeństwo protokołów, wykrywając anomalie, takie jak podpisy ataków pożyczek błyskawicznych, nagłe wypłaty płynności lub nieregularne wzorce routingu, skutecznie pełniąc rolę wczesnego systemu ostrzegania (Qin et al., 2021).

W tym szerszym krajobrazie podejście AID stanowi akademicko uzasadniony model integracji AI w sposób całościowy zarówno w warstwie wykonawczej, jak i zarządzania ryzykiem. Jego nacisk na modelowanie predykcyjne, koordynację systemową i optymalizację wielowarstwową odzwierciedla wyrafinowane zrozumienie niedociągnięć w istniejącej architekturze DeFi.

Makroekonomiczne implikacje integracji AI są znaczące. AI zmniejsza luki arbitrażowe, poprawia formowanie cen, zwiększa efektywność kapitałową i wzmacnia ostateczność wykonania (Aramonte et al., 2022). Te systemowe poprawy nie tylko poprawiają doświadczenie uczestników detalicznych, ale także przyspieszają adopcję instytucjonalną, lepiej dostosowując wydajność DeFi do tradycyjnych rynków finansowych. AI pozwala zdecentralizowanym systemom zachowywać się bardziej jak inteligentne autonomiczne agenty, które mogą dostrzegać strukturę rynku i odpowiednio reagować.

Jednak integracja AI wprowadza kwestie regulacyjne i etyczne. Przejrzystość modeli staje się coraz bardziej istotna, gdy systemy algorytmiczne odgrywają centralną rolę w podejmowaniu decyzji finansowych (Komisja Europejska, 2021). Użytkownicy i regulatorzy mogą wymagać wyjaśnienia decyzji dotyczących routingu, ocen ryzyka i aktualizacji modeli. Sprawiedliwy dostęp do narzędzi wykonawczych wzbogaconych o AI to kolejna kwestia; różnice w złożoności modeli lub dostępności danych mogą prowadzić do nierównych wyników handlowych. Zgodność z regulacjami transgranicznymi wprowadza dodatkową złożoność, ponieważ modele AI wchodzą w interakcje z źródłami danych i środowiskami wykonawczymi w różnych jurysdykcjach. Protokóły takie jak AID wprowadzają mechanizmy zarządzania, które umożliwiają społeczności nadzorowanie parametrów modeli i aktualizacji, proaktywnie rozwiązując te problemy.

Podsumowując, sztuczna inteligencja reprezentuje strukturalną ewolucję w optymalizacji płynności on-chain. Modelowanie płynności predykcyjnej, adaptacyjne routowanie, wykonanie świadome sekwencera i dynamiczne zarządzanie ryzykiem wspólnie tworzą bardziej efektywny i odporny ekosystem finansowy. AID.Hyper demonstruje, jak infrastruktura wykonawcza oparta na AI może przekształcić DeFi z systemu reaktywnego w anticipacyjny, oparty na uczeniu się rynek. W ten sposób stanowi on jeden z najbardziej akademicko istotnych przykładów architektury zdecentralizowanego rynku nowej generacji.

REFERENCJE

Zhang, Y., Chen, Z., & Chen, W. (2022). Inteligentne routowanie zamówień z wykorzystaniem uczenia maszynowego: porównawcze badanie efektywności wykonania algorytmicznego. 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). Analiza rynków Uniswap. Applied Finance Letters, 10(2), 45–60.

Aramonte, S., Huang, W., & Schrimpf, A. (2022). DeFi i przyszłość finansów. BIS Quarterly Review.

Buterin, V. (2021). Skoncentrowana płynność i przyszłość zautomatyzowanych animatorów rynku. Ethereum Foundation Blog.

Capponi, A., & Jia, R. (2021). Przyjęcie książek zamówień w rynkach zdecentralizowanych. Columbia University, Department of Industrial Engineering and Operations Research.

Cartea, Á., Jaimungal, S., & Penalva, J. (2021). Handel algorytmiczny i wysokiej częstotliwości. 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, przetwarzanie transakcji i niestabilność konsensusu w zdecentralizowanych giełdach. IEEE Symposium on Security and Privacy, 1–15.

Komisja Europejska. (2021). Proposal for a regulation laying down harmonised rules on artificial intelligence (Artificial Intelligence Act).

Kumar, R., & Shankar, K. (2023). Optymalizacja napędzana AI w zautomatyzowanym tworzeniu rynku: podejście oparte na uczeniu przez wzmocnienie. Journal of Financial Data Science, 5(1), 78–99.

Lehar, A., & Parlour, C. (2021). O mikrostrukturze zdecentralizowanych giełd. Journal of Financial Economics, 142(3), 1464–1491.

Loesch, M., Qin, K., & Gervais, A. (2022). Dynamika dostarczania płynności w Uniswap v3. ETH Zürich Blockchain Research Institute.

Qin, K., Zhou, L., & Gervais, A. (2021). Kwantyfikacja ryzyk i ataków finansów zdecentralizowanych: dowody empiryczne z pożyczek błyskawicznych. Proceedings of the ACM Conference on Computer and Communications Security, 57–75.

Schneider, K., Sun, T., & Leduc, M. (2023). Modelowanie predykcyjne dla rynków przestrzeni blokowej: Optymalizacja decyzji sekwencera za pomocą uczenia maszynowego. arXiv preprint arXiv:2305.01544.

AIDSOCIALFI

https://aidav2.net/download

AIDDEFI : AIDAV2

https://app.aidav2.io/#/?inviteCode=ZIQ40VMC

Oficjalna strona: www.aidav2.com

Twitter:https://x.com/aidav2_official?s=21

Telegram: https://t.me/AIDAv2official

Medium: https://medium.com/@AIDAv2

Facebook: https://www.facebook.com/AIDAv2official/

YouTube: https://www.youtube.com/AIDAv2