預測能力：人類進化的核心與 DeFi 3.0 的推動力

預測一直是人類進化的關鍵能力。從遠古時代起，人類就依靠感官和直覺來預測環境中的威脅和機遇，包括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，這些都對生存至關重要。

隨着時間推移，這種預測模式逐漸發展爲工具的使用和規劃，如預估種植作物、儲存食物的需求等。人類還發展出預測社交線索的能力，包括解讀他人的意圖、情緒和行爲。隨後，文字、科學、數學等領域的發展，以及統計學、計算機、機器學習和人工智能等現代工具的出現，都進一步增強了人類的預測能力。

預測市場已經演變成一種重要的經濟工具，它利用羣體智慧來預測經濟、政治和文化領域的各種結果。與傳統的民意調查不同，預測市場通過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。

在加密貨幣交易領域，從集中式交易所的興起到滿足全球需求，再到近期去中心化平台的發展，爲用戶提供自我托管和無需身分驗證的服務，同時保持類似集中式交易所的體驗，這種演變也反映了預測能力的重要性。

隨着人工智能和機器學習預測模型的崛起，預測事件、資產價格和市場波動的能力正在顯著提升，這將引領人類進入進化的新階段。

DeFi 3.0：智能金融的新紀元

DeFi 1.0 引入了智能合約和去中心化應用，允許用戶隨時隨地進行轉帳、交易、質押、借貸和收益挖礦，本質上是將加密資產投入鏈上運作以創造經濟價值。

DeFi 在此基礎上進行了擴展，引入了創新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 則將人工智能引入 DeFi 領域。這意味着將大型語言模型（LLM）和機器學習模型（ML）集成到 DeFi 產品中。從簡單的 LLM 集成（如提供客戶支持），到復雜的多智能體系統和機器學習系統，這些技術正在從根本上改善 DeFi 產品，如增加交易利潤、減少無常損失、提高流動性提供者收益、降低永續合約交易的清算風險等。

預測系統的演進

神經網路和決策樹自 2000 年代就已出現，曾被對沖基金用於預測股票和商品價格。早期的股票預測系統短期預測準確率達到了 50% - 60%，但受限於過度擬合和數據有限。

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、預言機數據、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的準確率達到了 80% - 90%。

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，市場中的一些參與者正在將 AI / 機器學習系統與 Web3 應用場景相結合。

DeFi x AI / ML 系統的實踐

一些去中心化預測模型網路已經與多個 DeFi 協議和 AI 代理團隊進行了集成，主要關注加密貨幣價格預測。這些系統的短期加密貨幣價格預測準確率據稱可達約 80%。

主要應用包括：

• 基於穩定幣的 AI 驅動金庫，利用推理技術最大化交易收益
• AI 驅動的流動性提供者金庫，利用預測價格數據更好地配置流動性，降低無常損失
• 爲 AI 代理的交易策略和執行提供支持

一些項目利用去中心化網路來啓動其產品研發，將大量開發工作外包給網路參與者，通過激勵機制吸引高質量的貢獻。

這些系統不僅限於價格預測，還涉及波動率預測、清算概率估算、期權定價等多個方面。一些預測模型據稱比傳統基準模型表現高出 25% - 30%。

未來展望

對更高收益和更低風險的追求將持續推動創新，促使更多實物資產被引入區塊鏈。現有的 DeFi 收益來源將繼續得到優化，變得更易獲取。

預測市場有望成爲主要的信息來源，AI 將在其中扮演市場做市商的角色，而經驗豐富的參與者將進一步激發羣體智慧。隨着工具變得越來越智能，模型變得越來越精準，我們已經開始看到一些成果。

這些系統學習得越多，其價值就越大。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，能夠哪怕稍微更清晰地預見未來的基礎設施和應用程序，無論是通過羣體智慧、更優質的數據還是更精準的模型，都將在未來的金融生態系統中佔據顯著優勢。