A previsão tem sido uma habilidade central da evolução humana - desde os tempos antigos, os humanos têm confiado em seus sentidos e instintos para prever ameaças e oportunidades no ambiente, incluindo a detecção de padrões de atividade de predadores, a chance de surgimento de presas e a disponibilidade de alimentos sazonais, todos os quais são críticos para a sobrevivência.
Desde então, este modelo preditivo evoluiu para o uso de ferramentas e planejamento (, como prever as necessidades das culturas em crescimento, abate e preservação de carne ), prever sinais sociais (, intenções, emoções, comportamentos ), e o desenvolvimento da escrita, ciência, matemática e ferramentas modernas como estatísticas, computadores, aprendizado de máquina e inteligência artificial, todas as quais são usadas para aprimorar a capacidade preditiva humana.
Os mercados de predição, em particular, evoluíram para uma ferramenta econômica — uma que aproveita a capacidade humana de prever resultados econômicos, políticos e culturais. Ao contrário das pesquisas de opinião tradicionais, mercados de predição como Polymarket e Kalshi utilizam incentivos econômicos para previsões precisas, à medida que os participantes apostam dinheiro real.
A Polymarket atraiu quase 4 bilhões de dólares em apostas no mercado das eleições americanas de 2024, superando até mesmo as sondagens de opinião na previsão de uma vitória de Trump, refletindo o valor econômico das previsões coletadas da multidão.
A mesma evolução se aplica ao comércio de contratos à vista e perpétuos, desde o surgimento das CEXs para atender à crescente demanda por criptomoedas em todo o mundo até o recente desenvolvimento disruptivo da Hyperliquid, que oferece serviços de autocustódia e sem KYC com uma experiência de negociação semelhante à das CEX.
A previsão é uma capacidade central da evolução humana, e com o surgimento de modelos preditivos de inteligência artificial/aprendizagem de máquina, a habilidade de prever eventos, preços de ativos e volatilidade está melhorando dramaticamente.
Isso leva a humanidade para a próxima etapa da evolução.
DeFi 3.0
O DeFi 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicativos descentralizados, permitindo que qualquer pessoa transfira, compre, venda, pledge, empreste e minerar rendimento a qualquer hora e em qualquer lugar. Em essência, trata-se de colocar ativos cripto em operações on-chain para criar valor econômico, como Uniswap, AAVE, Compound, Curve, Yearn e Maker.
DeFi 2.0 expande o 1.0 e introduz novas economias de token e mecanismos de distribuição de incentivos projetados para coordenar os interesses de diferentes partes interessadas no protocolo (, como Olympus/Wonderland, Solidly/Aerodrome), e gerou mercados emergentes que fornecem fontes alternativas de renda (, como Maple, Pendle, Ethena, Ondo, Clearpool, Solv, USDai, etc.).
O DeFi 3.0 introduz inteligência artificial no DeFi. Algumas pessoas chamam isso de DeFAI, enquanto outras chamam de AiFi. Isso significa integrar grandes modelos de linguagem (LLM) e/ou modelos de aprendizado de máquina (ML) em produtos DeFi.
De integrações simples de LLM ( atuando como suporte ao cliente/co-piloto para ajudar os usuários a navegar no protocolo ), a sistemas de múltiplos agentes/enxame e aprendizado de máquina que melhoram fundamentalmente o produto ( aumentam os lucros de negociação, reduzem a perda impermanente, aumentam os retornos de LP, reduzem o risco de liquidação para negociação perpétua, etc. ).
Além da camada de abstração DeFAI e dos agentes financeiros totalmente autônomos, hoje discutiremos o papel dos sistemas de IA/ML e dos modelos preditivos na transformação do DeFi e de outros setores.
Sistema de Previsão
As redes neurais e as árvores de decisão existem desde os anos 2000, e esses sistemas foram utilizados por fundos de hedge para prever preços de ações e commodities. Os primeiros resultados de previsões de ações foram bastante promissores, com previsões de curto prazo atingindo 50% - 60% de precisão, mas o overfitting e os dados limitados restringiram sua aplicação.
Então veio a ascensão do deep learning e dos big data, que permitiram que modelos processassem conjuntos de dados maiores ( dados de séries temporais, dados não estruturados como notícias e redes sociais ), levando a previsões mais precisas e aplicações mais amplas.
Nos últimos cinco anos, ocorreram desenvolvimentos inovadores, com modelos Transformer e IA multimodal integrando conjuntos de dados mais diversos, como sentimento do Twitter, transações em blockchain, oráculos, notícias em tempo real, previsões coletadas de forma colaborativa (Polymarket, Kalshi), e mais. Isso permitiu que alguns modelos de IA alcançassem 80% - 90% de precisão na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.
À medida que esses modelos continuam a melhorar, a demanda por integrar capacidades preditivas em sistemas DeFi aumentou significativamente. Atualmente, estamos nas fases iniciais do DeFi 3.0 e estamos testemunhando alguns players no mercado combinando sistemas de IA/aprendizagem de máquina com cenários de aplicação Web3 em tempo real.
sistema DeFi x IA/ML
Então
Allora é provavelmente a rede de modelo de previsão descentralizada mais amplamente utilizada atualmente. Allora alcançou inúmeras integrações com protocolos DeFi e equipes de agentes de IA, proporcionando-lhe capacidades de previsão ( principalmente focadas em previsões de preços de criptomoedas, como BTC, ETH, SOL).
As previsões de preços de criptomoedas a curto prazo são consideradas cerca de 80% precisas.
Algumas aplicações-chave incluem:
Vectis Finance é um cofre baseado em USDC impulsionado por IA que utiliza a tecnologia de raciocínio da Allora para maximizar os retornos de negociação de SOL. Seu retorno acumulado desde 23 de abril é de 2,4%, com uma taxa de juros anual de aproximadamente 10%.
O Vault de LP AI do Steer Protocol utiliza os dados de preço previstos da Allora para colocar melhor a liquidez à frente das flutuações de preço, evitando assim a perda impermanente.
A Allora trabalha com muitas equipes, incluindo Cod3x, Axal, Brahma, Virtuals Protocol, etc., para apoiar estratégias de negociação e execução de agentes de IA.
Bittensor Subnet
Uma vez que o mecanismo de distribuição de incentivos dTAO da Bittensor pode ajudar startups (subnets) a compensar os custos de desenvolvimento, a equipe utiliza a Bittensor para lançar o desenvolvimento de seus produtos e terceiriza uma grande parte do trabalho de desenvolvimento para os mineradores. Quanto maior o incentivo, melhor a qualidade dos mineradores.
Dado que os modelos de aprendizado de máquina e os sistemas de previsão são uma das tarefas mais fáceis de quantificar (, construir um modelo que possa prever algo com precisão ), este é um dos verticais mais comuns em que as sub-redes se concentram.
Sub-rede focada em previsão
SN6 @Playinfgames
SN8 @taoshiio
SN18 @zeussubnet
SN41 @sportstensor
SN44 @webuildscore
SN50 @SynthdataCo
Como o SN6, SN18, SN41 e SN44 já foram apresentados em detalhes anteriormente, essas sub-redes serão ignoradas, mas quero ressaltar novamente:
➔ O agente/painel preditivo de hedge fund da SN6 @aion5100 ( está prestes a lançar um cofre DeFi que aloca automaticamente os depósitos dos usuários para apostar em eventos/mercados de alta confiança. O cofre será lançado em breve, e os testes iniciais estão relatando APYs superiores a quatro dígitos.
➔ O @thedkingdao do SN44 continua a ver sinais de melhoria no futebol/soccer. O desempenho recente na Taça do Mundo de Clubes mostrou um tamanho de aposta agressivo levando a um ROI de 232%. A equipe também está a trabalhar num produto de cofre DeFi que adotará uma abordagem mais ajustada ao risco.
Os agentes/tokens de IA que representam essas duas camadas de aplicação no CreatorBid fizeram um excelente trabalho ao demonstrar as capacidades da inteligência SN6 e SN44. Isso inspirou muitas outras equipes de sub-rede a seguir o exemplo e lançar tokens de agentes de IA para demonstrar as capacidades de suas sub-redes.
➔ SN50 Synth é particularmente interessante. Esta subnet é construída em torno de um modelo de previsão de volatilidade altamente geral. Pode ser usada para cobrir uma ampla gama de probabilidades do que os preços poderiam acontecer )não apenas prever preços futuros(, como prever probabilidades de liquidação, tempos de vida/liquidação para posições perpétuas, definir intervalos de LP do Univ3 e prever perda impermanente, prever preços de exercício de opções e tempos de expiração dentro de uma janela, etc.
A Synth afirma superar o modelo de referência tradicional ) movimento Browniano geométrico ( em 25% - 30%.
Há uma enorme demanda por ecossistemas L1/L2 que desejam integrar tais motores em seu ecossistema DeFi.
Até agora, o Synth foi integrado com as seguintes plataformas:
Arbitrum, suporta competição de traders de IA
Chainrisk, compreendendo a volatilidade para que os acordos de parceria possam lidar melhor com mudanças bruscas na volatilidade
Solana é o último grande protocolo de staking de liquidez para um caso de uso desconhecido ) de acordo com a equipe, o anúncio oficial será lançado em 1-2 dias (
A equipe posiciona o Mode L2 ) como a camada de aplicação, permitindo que os traders utilizem a Synth para prever preços de ativos e negociar melhor ao combinar a inferência da Synth com o Terminal AI do Mode + produto Mode Perp.
O que torna o SN6, SN44, SN50 e muitos outros sub-redes tão interessantes é que eles oferecem aos mineradores incentivos que variam de 2 milhões a mais de 10 milhões de tokens dTAO por ano para melhorar continuamente seus modelos de previsão.
O objetivo é usar os incentivos dTAO como despesas de capital para guiar o desenvolvimento de produtos e alcançar a comercialização/produtização o mais rápido possível, obtendo assim retornos reais e compensando a pressão de venda do dTAO. Algumas dessas sub-redes começaram a avançar para a fase de comercialização (, como evidenciado pelo suporte de 300 milhões de dólares da DKING para um fundo de hedge esportivo de topo ).
( O que acontecerá a seguir?
A busca por retornos mais altos e riscos mais baixos continuará, levando os construtores a trazer mais RWAs para a cadeia. As fontes de receita DeFi existentes continuarão a ser otimizadas e se tornarão cada vez mais acessíveis.
Os mercados de previsão se tornarão a principal fonte de informação, a IA atuará como criadores de mercado, e participantes experientes estimularão ainda mais a sabedoria da multidão. As ferramentas estão se tornando mais inteligentes e os modelos estão se tornando mais precisos, e alguns resultados já foram observados.
Quanto mais esses sistemas aprendem, mais valiosos se tornam. E quanto mais compostáveis se tornam com o resto do Web3, mais imparável se tornará todo o sistema.
O ponto aqui é… no final do dia, tudo em cripto é uma aposta no futuro.
Portanto, a infraestrutura e as aplicações/agentes que conseguem ver o futuro, mesmo que ligeiramente mais claramente—seja através da sabedoria coletiva, de melhores dados ou de modelos mais precisos—terão uma vantagem significativa.
Leitura relacionada: IOSG: Explorando o mercado de previsão e o seu panorama competitivo através da Kalshi
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No era do DeFi 3.0, como é que a IA pode "fazer as pessoas de parvas" com informações de previsão para "colher" o mercado?
Autor: 0xJeff , KOL de Cripto
Compilado por: Felix, PANews
A previsão tem sido uma habilidade central da evolução humana - desde os tempos antigos, os humanos têm confiado em seus sentidos e instintos para prever ameaças e oportunidades no ambiente, incluindo a detecção de padrões de atividade de predadores, a chance de surgimento de presas e a disponibilidade de alimentos sazonais, todos os quais são críticos para a sobrevivência.
Desde então, este modelo preditivo evoluiu para o uso de ferramentas e planejamento (, como prever as necessidades das culturas em crescimento, abate e preservação de carne ), prever sinais sociais (, intenções, emoções, comportamentos ), e o desenvolvimento da escrita, ciência, matemática e ferramentas modernas como estatísticas, computadores, aprendizado de máquina e inteligência artificial, todas as quais são usadas para aprimorar a capacidade preditiva humana.
Os mercados de predição, em particular, evoluíram para uma ferramenta econômica — uma que aproveita a capacidade humana de prever resultados econômicos, políticos e culturais. Ao contrário das pesquisas de opinião tradicionais, mercados de predição como Polymarket e Kalshi utilizam incentivos econômicos para previsões precisas, à medida que os participantes apostam dinheiro real.
A Polymarket atraiu quase 4 bilhões de dólares em apostas no mercado das eleições americanas de 2024, superando até mesmo as sondagens de opinião na previsão de uma vitória de Trump, refletindo o valor econômico das previsões coletadas da multidão.
A mesma evolução se aplica ao comércio de contratos à vista e perpétuos, desde o surgimento das CEXs para atender à crescente demanda por criptomoedas em todo o mundo até o recente desenvolvimento disruptivo da Hyperliquid, que oferece serviços de autocustódia e sem KYC com uma experiência de negociação semelhante à das CEX.
A previsão é uma capacidade central da evolução humana, e com o surgimento de modelos preditivos de inteligência artificial/aprendizagem de máquina, a habilidade de prever eventos, preços de ativos e volatilidade está melhorando dramaticamente.
Isso leva a humanidade para a próxima etapa da evolução.
DeFi 3.0
O DeFi 1.0 introduziu contratos inteligentes e aplicativos descentralizados, permitindo que qualquer pessoa transfira, compre, venda, pledge, empreste e minerar rendimento a qualquer hora e em qualquer lugar. Em essência, trata-se de colocar ativos cripto em operações on-chain para criar valor econômico, como Uniswap, AAVE, Compound, Curve, Yearn e Maker.
DeFi 2.0 expande o 1.0 e introduz novas economias de token e mecanismos de distribuição de incentivos projetados para coordenar os interesses de diferentes partes interessadas no protocolo (, como Olympus/Wonderland, Solidly/Aerodrome), e gerou mercados emergentes que fornecem fontes alternativas de renda (, como Maple, Pendle, Ethena, Ondo, Clearpool, Solv, USDai, etc.).
O DeFi 3.0 introduz inteligência artificial no DeFi. Algumas pessoas chamam isso de DeFAI, enquanto outras chamam de AiFi. Isso significa integrar grandes modelos de linguagem (LLM) e/ou modelos de aprendizado de máquina (ML) em produtos DeFi.
De integrações simples de LLM ( atuando como suporte ao cliente/co-piloto para ajudar os usuários a navegar no protocolo ), a sistemas de múltiplos agentes/enxame e aprendizado de máquina que melhoram fundamentalmente o produto ( aumentam os lucros de negociação, reduzem a perda impermanente, aumentam os retornos de LP, reduzem o risco de liquidação para negociação perpétua, etc. ).
Além da camada de abstração DeFAI e dos agentes financeiros totalmente autônomos, hoje discutiremos o papel dos sistemas de IA/ML e dos modelos preditivos na transformação do DeFi e de outros setores.
Sistema de Previsão
As redes neurais e as árvores de decisão existem desde os anos 2000, e esses sistemas foram utilizados por fundos de hedge para prever preços de ações e commodities. Os primeiros resultados de previsões de ações foram bastante promissores, com previsões de curto prazo atingindo 50% - 60% de precisão, mas o overfitting e os dados limitados restringiram sua aplicação.
Então veio a ascensão do deep learning e dos big data, que permitiram que modelos processassem conjuntos de dados maiores ( dados de séries temporais, dados não estruturados como notícias e redes sociais ), levando a previsões mais precisas e aplicações mais amplas.
Nos últimos cinco anos, ocorreram desenvolvimentos inovadores, com modelos Transformer e IA multimodal integrando conjuntos de dados mais diversos, como sentimento do Twitter, transações em blockchain, oráculos, notícias em tempo real, previsões coletadas de forma colaborativa (Polymarket, Kalshi), e mais. Isso permitiu que alguns modelos de IA alcançassem 80% - 90% de precisão na previsão de resultados de eventos e preços de ativos.
À medida que esses modelos continuam a melhorar, a demanda por integrar capacidades preditivas em sistemas DeFi aumentou significativamente. Atualmente, estamos nas fases iniciais do DeFi 3.0 e estamos testemunhando alguns players no mercado combinando sistemas de IA/aprendizagem de máquina com cenários de aplicação Web3 em tempo real.
sistema DeFi x IA/ML
Então
Allora é provavelmente a rede de modelo de previsão descentralizada mais amplamente utilizada atualmente. Allora alcançou inúmeras integrações com protocolos DeFi e equipes de agentes de IA, proporcionando-lhe capacidades de previsão ( principalmente focadas em previsões de preços de criptomoedas, como BTC, ETH, SOL).
As previsões de preços de criptomoedas a curto prazo são consideradas cerca de 80% precisas.
Algumas aplicações-chave incluem:
Bittensor Subnet
Uma vez que o mecanismo de distribuição de incentivos dTAO da Bittensor pode ajudar startups (subnets) a compensar os custos de desenvolvimento, a equipe utiliza a Bittensor para lançar o desenvolvimento de seus produtos e terceiriza uma grande parte do trabalho de desenvolvimento para os mineradores. Quanto maior o incentivo, melhor a qualidade dos mineradores.
Dado que os modelos de aprendizado de máquina e os sistemas de previsão são uma das tarefas mais fáceis de quantificar (, construir um modelo que possa prever algo com precisão ), este é um dos verticais mais comuns em que as sub-redes se concentram.
Sub-rede focada em previsão
Como o SN6, SN18, SN41 e SN44 já foram apresentados em detalhes anteriormente, essas sub-redes serão ignoradas, mas quero ressaltar novamente:
➔ O agente/painel preditivo de hedge fund da SN6 @aion5100 ( está prestes a lançar um cofre DeFi que aloca automaticamente os depósitos dos usuários para apostar em eventos/mercados de alta confiança. O cofre será lançado em breve, e os testes iniciais estão relatando APYs superiores a quatro dígitos.
➔ O @thedkingdao do SN44 continua a ver sinais de melhoria no futebol/soccer. O desempenho recente na Taça do Mundo de Clubes mostrou um tamanho de aposta agressivo levando a um ROI de 232%. A equipe também está a trabalhar num produto de cofre DeFi que adotará uma abordagem mais ajustada ao risco.
Os agentes/tokens de IA que representam essas duas camadas de aplicação no CreatorBid fizeram um excelente trabalho ao demonstrar as capacidades da inteligência SN6 e SN44. Isso inspirou muitas outras equipes de sub-rede a seguir o exemplo e lançar tokens de agentes de IA para demonstrar as capacidades de suas sub-redes.
➔ SN50 Synth é particularmente interessante. Esta subnet é construída em torno de um modelo de previsão de volatilidade altamente geral. Pode ser usada para cobrir uma ampla gama de probabilidades do que os preços poderiam acontecer )não apenas prever preços futuros(, como prever probabilidades de liquidação, tempos de vida/liquidação para posições perpétuas, definir intervalos de LP do Univ3 e prever perda impermanente, prever preços de exercício de opções e tempos de expiração dentro de uma janela, etc.
Há uma enorme demanda por ecossistemas L1/L2 que desejam integrar tais motores em seu ecossistema DeFi.
Até agora, o Synth foi integrado com as seguintes plataformas:
A equipe posiciona o Mode L2 ) como a camada de aplicação, permitindo que os traders utilizem a Synth para prever preços de ativos e negociar melhor ao combinar a inferência da Synth com o Terminal AI do Mode + produto Mode Perp.
O que torna o SN6, SN44, SN50 e muitos outros sub-redes tão interessantes é que eles oferecem aos mineradores incentivos que variam de 2 milhões a mais de 10 milhões de tokens dTAO por ano para melhorar continuamente seus modelos de previsão.
O objetivo é usar os incentivos dTAO como despesas de capital para guiar o desenvolvimento de produtos e alcançar a comercialização/produtização o mais rápido possível, obtendo assim retornos reais e compensando a pressão de venda do dTAO. Algumas dessas sub-redes começaram a avançar para a fase de comercialização (, como evidenciado pelo suporte de 300 milhões de dólares da DKING para um fundo de hedge esportivo de topo ).
( O que acontecerá a seguir?
A busca por retornos mais altos e riscos mais baixos continuará, levando os construtores a trazer mais RWAs para a cadeia. As fontes de receita DeFi existentes continuarão a ser otimizadas e se tornarão cada vez mais acessíveis.
Os mercados de previsão se tornarão a principal fonte de informação, a IA atuará como criadores de mercado, e participantes experientes estimularão ainda mais a sabedoria da multidão. As ferramentas estão se tornando mais inteligentes e os modelos estão se tornando mais precisos, e alguns resultados já foram observados.
Quanto mais esses sistemas aprendem, mais valiosos se tornam. E quanto mais compostáveis se tornam com o resto do Web3, mais imparável se tornará todo o sistema.
O ponto aqui é… no final do dia, tudo em cripto é uma aposta no futuro.
Portanto, a infraestrutura e as aplicações/agentes que conseguem ver o futuro, mesmo que ligeiramente mais claramente—seja através da sabedoria coletiva, de melhores dados ou de modelos mais precisos—terão uma vantagem significativa.
Leitura relacionada: IOSG: Explorando o mercado de previsão e o seu panorama competitivo através da Kalshi