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信息金融的未來(lái):后稀缺性系統(tǒng)與 AI 共舞

  • 2024年11月28日 02:20

作者:Kyle

預(yù)測(cè)市場(chǎng)正在超越傳統(tǒng)金融工具,成為信息驗(yàn)證的智慧載體,而信息金融(InfoFinance)則進(jìn)一步用金融激勵(lì)與技術(shù)創(chuàng)新重新定義數(shù)據(jù)價(jià)值。AO的后稀缺性計(jì)算架構(gòu)和AI代理推動(dòng)了預(yù)測(cè)市場(chǎng)的智能化和普及化,為未來(lái)信息金融領(lǐng)域創(chuàng)造新范式。

預(yù)測(cè)市場(chǎng)玩到極致,是新聞發(fā)布會(huì)?在剛結(jié)束的美國(guó)大選中,Polymarket憑借其市場(chǎng)驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù),成功預(yù)測(cè)特朗普勝率高于傳統(tǒng)民調(diào),迅速吸引了大眾和媒體的關(guān)注。人們逐漸意識(shí)到,Polymarket早已不僅是金融工具,更是信息場(chǎng)中的“平衡器”,用市場(chǎng)的智慧去驗(yàn)證轟動(dòng)性新聞的真?zhèn)巍?/p>

當(dāng)Polymarket成為熱點(diǎn)時(shí),Vitalik提出了一個(gè)全新的概念——信息金融(InfoFinance)。這種結(jié)合金融激勵(lì)與信息的工具,能顛覆社交媒體、科學(xué)研究和治理模式,為提升決策效率開(kāi)辟全新方向。隨著AI和Blockchain的推進(jìn),信息金融也正邁向一個(gè)新的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

面對(duì)信息金融這個(gè)野心勃勃的新興領(lǐng)域,Web3的技術(shù)與理念,已經(jīng)準(zhǔn)備好迎接了嗎?本文將以預(yù)測(cè)市場(chǎng)為切入點(diǎn),探索信息金融的核心理念、技術(shù)支撐及未來(lái)可能性。

信息金融:用金融工具獲取和利用信息

信息金融的核心是用金融工具來(lái)獲取和利用信息,以提高決策效率和準(zhǔn)確性。預(yù)測(cè)市場(chǎng)就是一個(gè)典型的例子,通過(guò)將問(wèn)題與金融激勵(lì)掛鉤,這些市場(chǎng)激勵(lì)了參與者的準(zhǔn)確性和責(zé)任感,為尋求真相的用戶(hù)提供了清晰的預(yù)測(cè)。

進(jìn)程(Process)是AO網(wǎng)絡(luò)中的基本計(jì)算單位,通過(guò)消息(Messenge)傳遞實(shí)現(xiàn)交互;

調(diào)度單元(SUs)負(fù)責(zé)消息的排序與存儲(chǔ);

計(jì)算單元(CUs)承擔(dān)狀態(tài)計(jì)算任務(wù);

信使單元(MUs)負(fù)責(zé)消息的傳遞和廣播。

模塊間的解耦設(shè)計(jì)賦予AO系統(tǒng)卓越的擴(kuò)展性與靈活性,使其能夠適應(yīng)不同規(guī)模與復(fù)雜度的應(yīng)用場(chǎng)景。因此,AO系統(tǒng)具備以下核心優(yōu)勢(shì):

高吞吐量和低延遲的計(jì)算能力:AO平臺(tái)的并行進(jìn)程設(shè)計(jì)和高效的消息傳遞機(jī)制,使其能夠支持每秒處理數(shù)百萬(wàn)級(jí)別的交易。這種高吞吐能力對(duì)于支持全球性的信息金融網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。同時(shí),AO的低延遲通信特性,能夠保證交易和數(shù)據(jù)更新的即時(shí)性,為用戶(hù)帶來(lái)流暢的操作體驗(yàn)。

無(wú)限擴(kuò)展性與模塊化設(shè)計(jì):AO平臺(tái)采用模塊化架構(gòu),通過(guò)將虛擬機(jī)、調(diào)度器、消息傳遞和計(jì)算單元解耦,實(shí)現(xiàn)了極高的擴(kuò)展性。無(wú)論是數(shù)據(jù)吞吐量的增長(zhǎng)還是新的應(yīng)用場(chǎng)景接入,AO都能夠快速適配。這種擴(kuò)展能力不僅突破了傳統(tǒng)Blockchain的性能瓶頸,還為開(kāi)發(fā)者提供了構(gòu)建復(fù)雜信息金融應(yīng)用的靈活環(huán)境。

支持大規(guī)模計(jì)算和AI集成:AO平臺(tái)已經(jīng)支持WebAssembly64位架構(gòu),能夠運(yùn)行大多數(shù)完整的大型語(yǔ)言模型(LLM),如Meta的Llama3,為AI與Web3的深度融合提供了技術(shù)基礎(chǔ)。AI會(huì)成為信息金融的重要推動(dòng)力,涉及智能合約優(yōu)化、市場(chǎng)分析、風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)等應(yīng)用,而AO平臺(tái)的大規(guī)模計(jì)算能力使其能夠高效支持這些需求。同時(shí),通過(guò)WeaveDrive技術(shù)接入無(wú)限存儲(chǔ)的Arweave,AO平臺(tái)為訓(xùn)練和部署復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供了獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。

AO憑借其高吞吐量、低延遲、無(wú)限擴(kuò)展性和AI集成能力,成為信息金融的理想承載平臺(tái)。從實(shí)時(shí)交易到動(dòng)態(tài)分析,AO為大規(guī)模計(jì)算與復(fù)雜金融模型的實(shí)現(xiàn)提供了卓越支持,為推動(dòng)信息金融的普及與創(chuàng)新鋪平了道路。

信息金融的未來(lái):AI驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)市場(chǎng)

信息金融下一代預(yù)測(cè)市場(chǎng),應(yīng)該具備什么色彩?鑒往知來(lái),傳統(tǒng)預(yù)測(cè)市場(chǎng)長(zhǎng)期面臨三大主要痛點(diǎn):市場(chǎng)誠(chéng)信不足、門(mén)檻過(guò)高、普及受限。即便如PolyMarket這樣的Web3明星項(xiàng)目,也未能完全規(guī)避這些挑戰(zhàn)。例如,曾因EthereumETF的預(yù)測(cè)事件的挑戰(zhàn)期過(guò)短或UMA投票權(quán)過(guò)于集中,被質(zhì)疑可能存在操縱風(fēng)險(xiǎn)。此外,其流動(dòng)性集中于熱門(mén)領(lǐng)域,長(zhǎng)尾市場(chǎng)參與度較低。再加上部分國(guó)家(英國(guó)、美國(guó))用戶(hù)因監(jiān)管限制受限,進(jìn)一步阻礙了預(yù)測(cè)市場(chǎng)的普及。

信息金融的未來(lái)發(fā)展需要新一代應(yīng)用的引領(lǐng)。AO卓越的性能條件為這類(lèi)創(chuàng)新提供了沃土,其中以O(shè)utcome為代表的預(yù)測(cè)市場(chǎng)平臺(tái)正成為信息金融實(shí)驗(yàn)的新焦點(diǎn)。

1.數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

實(shí)時(shí)事件數(shù)據(jù)(Real-timeEventData):平臺(tái)通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)源(如新聞、社交媒體、預(yù)言機(jī)等)采集與事件相關(guān)的信息,并存儲(chǔ)于Arweave,確保數(shù)據(jù)的透明性和不可篡改性。

歷史事件數(shù)據(jù)(HistoricalEventData):保存過(guò)去的事件數(shù)據(jù)和市場(chǎng)行為記錄,提供數(shù)據(jù)支持用于建模、驗(yàn)證和分析,形成可持續(xù)優(yōu)化的閉環(huán)。

2.數(shù)據(jù)處理與分析

LLM(大語(yǔ)言模型):LLM是數(shù)據(jù)處理和智能分析的核心模塊(就是一個(gè)AO進(jìn)程),負(fù)責(zé)對(duì)從Arweave存儲(chǔ)的實(shí)時(shí)事件數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理,提取事件相關(guān)的關(guān)鍵信息,為后續(xù)模塊(如情緒分析、概率計(jì)算)提供高質(zhì)量的輸入。

事件情緒分析(EventSentimentAnalysis):分析用戶(hù)和市場(chǎng)對(duì)事件的態(tài)度(積極/中立/消極),為概率計(jì)算和風(fēng)險(xiǎn)管理提供參考。

事件概率計(jì)算(EventProbabilityCalculation):基于情緒分析結(jié)果和歷史數(shù)據(jù),動(dòng)態(tài)計(jì)算事件發(fā)生的概率,幫助市場(chǎng)參與者作出決策。

風(fēng)險(xiǎn)管理(RiskManagement):識(shí)別和控制市場(chǎng)中的潛在風(fēng)險(xiǎn),如防止市場(chǎng)操縱、異常下注行為等,確保市場(chǎng)健康運(yùn)行。

3.預(yù)測(cè)執(zhí)行與驗(yàn)證

交易代理(TradingAgent):AI驅(qū)動(dòng)的交易代理負(fù)責(zé)根據(jù)分析結(jié)果自動(dòng)執(zhí)行預(yù)測(cè)和下注,無(wú)需用戶(hù)手動(dòng)干預(yù)。

結(jié)果驗(yàn)證(OutcomeVerification):系統(tǒng)通過(guò)預(yù)言機(jī)等機(jī)制驗(yàn)證事件的實(shí)際結(jié)果,并將驗(yàn)證數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到HistoricalEventData模塊,確保了結(jié)果的透明性和公信力。此外,歷史數(shù)據(jù)還可以為后續(xù)預(yù)測(cè)提供參考,從而形成一個(gè)持續(xù)優(yōu)化的閉環(huán)系統(tǒng)。

這種工作流通過(guò)AI驅(qū)動(dòng)的智能預(yù)測(cè)和去中心化的驗(yàn)證機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了高效、透明且無(wú)信任的預(yù)測(cè)代理應(yīng)用,降低了用戶(hù)參與門(mén)檻并優(yōu)化了市場(chǎng)運(yùn)行。依托于AO的技術(shù)架構(gòu),這一模式可能引領(lǐng)信息金融向智能化和普及化發(fā)展,成為下一代經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新的核心原型。

總結(jié)

未來(lái)屬于那些善于從紛雜的信息中提煉真相的人。信息金融正在以AI的智慧和Blockchain的信任重新定義數(shù)據(jù)的價(jià)值與使用方式。從AO的后稀缺性架構(gòu)到Outcome的智能代理,這種結(jié)合讓預(yù)測(cè)市場(chǎng)不再只是對(duì)概率的計(jì)算,而是決策科學(xué)的重新探索。AI不僅可以降低參與門(mén)檻,也讓海量數(shù)據(jù)的處理和動(dòng)態(tài)分析成為可能,為信息金融開(kāi)辟了全新的路徑。

正如艾倫·圖靈所言,計(jì)算帶來(lái)效率,而智慧則啟發(fā)可能。與AI共舞,信息金融有望將復(fù)雜的世界變得更加清晰,并推動(dòng)社會(huì)在效率與信任之間找到新的平衡。

參考材料:

1.https://ao.arweave.net/#/read

2.https://x.com/outcome_gg/status/1791063353969770604

3.https://www.chaincatcher.com/article/2146805

4.https://en.wikipedia.org/wiki/Post-scarcity

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