预测能力的演进：从原始本能到人工智能

预测一直是人类进化的关键能力。远古时代，我们依靠感官和直觉来预测环境中的威胁和机会，如识别捕食者的活动模式、猎物出现的时机以及季节性食物的供应情况，这些对生存至关重要。

随着时间推移，这种预测模式逐渐发展成为工具使用和规划能力，如预测种植作物、宰杀和保存肉类的需求等。同时，人类也开始预测社交线索，包括他人的意图、情绪和行为。随后，我们发展出文字、科学、数学，以及统计学、计算机、机器学习和人工智能等现代工具，这些都是为了增强人类的预测能力。

预测市场已经演变成一种重要的经济工具，它利用人类的预测能力来预测经济、政治和文化领域的结果。与传统民意调查不同，预测市场通过经济激励来获取准确预测，因为参与者会用实际资金进行投注。

在2024年美国大选市场中，有预测平台吸引了近40亿美元的投注，其对特朗普胜选的预测甚至超过了民意调查的准确度，这凸显了众包预测的经济价值。

同样的演变也适用于现货和永续合约交易。从中心化交易所的崛起，满足全球不断增长的加密货币需求，到近期一些新兴平台的颠覆性发展，提供自我托管和无需身份验证的服务，同时保持中心化交易所般的交易体验。

预测能力是人类进化的核心。随着人工智能和机器学习预测模型的兴起，我们预测事件、资产价格和波动性的能力正在大幅提升，这将人类带入进化的下一个阶段。

DeFi 3.0：智能金融的新纪元

DeFi 1.0引入了智能合约和去中心化应用，允许用户随时随地进行转账、交易、质押、借贷和收益挖矿。这本质上是将加密资产投入链上运作以创造经济价值。

DeFi 2.0在1.0的基础上进行了扩展，引入了创新的代币经济学和激励分配机制，旨在协调协议中不同利益相关者之间的利益，并催生了提供替代收益来源的新兴市场。

DeFi 3.0则将人工智能引入DeFi领域。这一新阶段涉及将大型语言模型（LLM）和机器学习模型（ML）集成到DeFi产品中。从简单的LLM集成（如充当客户支持或助手，帮助用户导航协议），到复杂的多智能体系统和机器学习系统，这些技术正从根本上改善DeFi产品，如增加交易利润、减少无常损失、提高流动性提供者收益、降低永续交易的清算风险等。

预测系统的演进

神经网络和决策树自2000年代以来就已出现，早期被对冲基金用于预测股票和商品价格。这些早期模型在短期预测方面表现出一定的准确性，但受限于过度拟合和数据有限的问题。

随着深度学习和大数据的兴起，模型能够处理更大的数据集，包括时间序列数据、新闻和社交媒体等非结构化数据，从而实现更准确的预测和更广泛的应用。

近五年来，Transformer模型和多模态AI的出现标志着预测技术的重大突破。这些先进模型能够集成更多样化的数据源，如社交媒体情绪、区块链交易数据、预言机信息、实时新闻和众包预测等。这使得一些AI模型在预测事件结果和资产价格方面的准确率达到了80%-90%。

随着这些模型不断完善，将预测能力整合到DeFi系统中的需求显著增加。我们正处于DeFi 3.0的早期阶段，见证着市场参与者将AI/机器学习系统与Web3应用场景相结合。

DeFi与AI/ML系统的融合

在DeFi领域，一些项目已经开始将AI预测能力整合到其产品中。这些项目通过利用AI驱动的预测模型，为用户提供更智能的投资策略和风险管理工具。

例如，有项目利用AI技术来优化加密货币交易策略，据称其短期价格预测准确率可达80%。另一些项目则将AI预测能力应用于流动性提供，通过预测价格波动来减少无常损失，提高流动性提供者的收益。

还有一些项目正在开发基于AI的投资金库，这些金库能够自动将用户资金分配到高可信度的预测事件或市场中。早期测试显示，这些金库的年化收益率可能达到三位数。

在体育博彩领域，一些AI驱动的预测系统也取得了显著成果。例如，在最近的世俱杯中，一个AI预测系统通过激进的投注策略实现了232%的投资回报率。

此外，一些项目正在开发高度通用的波动率预测模型。这些模型不仅可以用于预测资产价格，还可以预测清算概率、永续合约持仓的生存时间，以及设置最优的流动性提供范围等。据称，这些模型的表现比传统的基准模型高出25%-30%。

未来展望

随着技术的不断进步，我们可以预见DeFi与AI的结合将带来更多创新。对更高收益和更低风险的追求将持续推动建设者将更多实物资产引入区块链。现有的DeFi收益来源将继续得到优化，变得更易获取。

预测市场有望成为主要的信息来源，AI可能会充当市场做市商，而经验丰富的人类参与者则进一步激发群体智慧。随着工具变得越来越智能，预测模型也将变得更加精准。

这些系统学习得越多，其价值就越大。而且，随着它们与Web3其他部分的组合性增强，这一趋势将变得愈发不可阻挡。

归根结底，加密领域的一切都是对未来的一种押注。因此，那些能够更清晰地预见未来的基础设施和应用程序，无论是通过群体智慧、更优质的数据还是更精准的模型，都将在竞争中占据显著优势。