Tương lai của tài chính thông tin: Các hệ thống hậu khan hiếm nhảy múa với AI

 Tác giả: Kyle

Thị trường dự đoán đang vượt qua các công cụ tài chính truyền thống và trở thành phương tiện truyền tải thông tin thông minh xác minh Tài chính thông tin (Info Finance) tiếp tục sử dụng các ưu đãi tài chính và đổi mới công nghệ để xác định lại giá trị của dữ liệu. Kiến trúc điện toán hậu khan hiếm và các tác nhân AI của AO thúc đẩy trí thông minh và sự phổ biến của các thị trường dự đoán, tạo ra mô hình mới cho lĩnh vực tài chính thông tin trong tương lai.

Dự đoán thị trường đến cực điểm, họp báo chăng? Trong cuộc bầu cử Mỹ vừa kết thúc, Polymarket đã dựa vào dữ liệu theo định hướng thị trường của mình để dự đoán thành công tỷ lệ chiến thắng của Trump cao hơn các cuộc thăm dò truyền thống, nhanh chóng thu hút sự chú ý của công chúng và giới truyền thông. Người ta dần dần nhận ra rằng Polymarket không chỉ là công cụ tài chính mà còn là “người cân bằng” trong lĩnh vực thông tin, sử dụng trí tuệ của thị trường để xác minh tính xác thực của những tin tức giật gân.

Khi Polymarket trở thành chủ đề nóng, Vitalik đã đề xuất một khái niệm hoàn toàn mới-Thông tin tài chính. Công cụ này kết hợp các khuyến khích tài chính và thông tin có thể phá hủy các mô hình quản trị và nghiên cứu khoa học, phương tiện truyền thông xã hội, đồng thời mở ra một hướng đi mới để cải thiện hiệu quả ra quyết định. Với sự tiến bộ của AI và blockchain, tài chính thông tin cũng đang hướng tới một bước ngoặt mới.

Đối mặt với lĩnh vực tài chính thông tin mới nổi đầy tham vọng, liệu các công nghệ và khái niệm Web3 đã sẵn sàng đón nhận nó chưa? Bài viết này sẽ lấy thị trường dự đoán làm điểm khởi đầu để khám phá các khái niệm cốt lõi, hỗ trợ kỹ thuật và các khả năng trong tương lai của tài chính thông tin.

Tài chính thông tin: Sử dụng các công cụ tài chính để thu thập và sử dụng thông tin

Cốt lõi của tài chính thông tin là sử dụng các công cụ tài chính để thu thập và sử dụng thông tin nhằm nâng cao hiệu quả và độ chính xác của việc ra quyết định. Thị trường dự đoán là một ví dụ điển hình. Bằng cách gắn các câu hỏi với các khuyến khích tài chính, các thị trường này khuyến khích tính chính xác và trách nhiệm giải trình của những người tham gia, đưa ra những dự đoán rõ ràng cho những người dùng đang tìm kiếm sự thật.

Là một thiết kế thị trường tinh tế, tài chính thông tin có thể hướng dẫn người tham gia phản hồi các sự kiện hoặc đánh giá cụ thể. Các kịch bản ứng dụng cũng bao gồm quản trị phi tập trung, đánh giá khoa học và các lĩnh vực khác. Đồng thời, sự xuất hiện của AI sẽ hạ thấp hơn nữa ngưỡng, cho phép việc ra quyết định vi mô hoạt động hiệu quả trên thị trường, thúc đẩy việc phổ biến tài chính thông tin.

Vitalik đặc biệt đề cập rằng thập kỷ hiện tại đã trở thành thời điểm tốt nhất để mở rộng tài chính thông tin. Chuỗi khối có thể mở rộng cung cấp hỗ trợ nền tảng an toàn, minh bạch và đáng tin cậy cho tài chính thông tin, trong khi việc giới thiệu AI cải thiện hiệu quả thu thập thông tin và cho phép tài chính thông tin xử lý các vấn đề phức tạp hơn. Tài chính thông tin không chỉ vượt qua những hạn chế của thị trường dự đoán truyền thống mà còn thể hiện khả năng khai thác tiềm năng trong nhiều lĩnh vực.

Tuy nhiên, khi tài chính thông tin mở rộng, độ phức tạp và quy mô của nó ngày càng tăng lên đáng kể. Thị trường cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ và đưa ra các quyết định cũng như giao dịch theo thời gian thực, điều này đặt ra những thách thức nghiêm trọng đối với khả năng tính toán hiệu quả và an toàn. Đồng thời, sự phát triển nhanh chóng của công nghệ AI đã tạo ra nhiều mô hình sáng tạo hơn và nhu cầu tính toán ngày càng tăng. Trong bối cảnh đó, một hệ thống điện toán hậu khan hiếm an toàn và khả thi đã trở thành nền tảng không thể thiếu cho sự phát triển bền vững của tài chính thông tin.

Tình hình ngày nay, hệ thống tính toán độ khan hiếm sau tính toán

"Hệ thống điện toán hậu khan hiếm" hiện thiếu một định nghĩa thống nhất, nhưng mục tiêu cốt lõi của nó là vượt qua những hạn chế của tài nguyên máy tính truyền thống và đạt được khả năng tính toán rộng rãi, chi phí thấp. Thông qua phân quyền, làm giàu tài nguyên và cộng tác hiệu quả, loại hệ thống này hỗ trợ thực thi tác vụ điện toán linh hoạt và quy mô lớn, giúp tài nguyên máy tính tiến gần hơn đến mức "không khan hiếm". Trong kiến ​​trúc này, sức mạnh tính toán loại bỏ sự phụ thuộc vào một điểm duy nhất và người dùng có thể tự do truy cập và chia sẻ tài nguyên với chi phí thấp, thúc đẩy quá trình phổ biến và phát triển bền vững của điện toán tổng hợp.

Trong bối cảnh blockchain, các đặc điểm chính của hệ thống điện toán hậu khan hiếm bao gồm phân cấp, tài nguyên dồi dào, chi phí thấp và khả năng mở rộng cao.

Cạnh tranh hiệu suất cao trong chuỗi công khai

Hiện tại, nhiều chuỗi công cộng lớn khác nhau đang cạnh tranh gay gắt về hiệu suất nhằm đáp ứng các yêu cầu ứng dụng ngày càng phức tạp. Nhìn vào bối cảnh sinh thái chuỗi công cộng hiện nay, xu hướng phát triển đang chuyển từ mô hình đơn luồng truyền thống sang mô hình điện toán song song đa luồng.

Chuỗi công cộng hiệu suất cao truyền thống:

• Solana: Kể từ khi thành lập, Solana đã áp dụng kiến ​​trúc điện toán song song để đạt được thông lượng cao và độ trễ thấp. Cơ chế đồng thuận Bằng chứng Lịch sử (PoH) độc đáo của nó cho phép nó xử lý hàng nghìn giao dịch mỗi giây.

• Polygon và BSC: Hai công ty này đang tích cực phát triển các giải pháp EVM song song , để cải thiện khả năng xử lý giao dịch. Ví dụ: Polygon đã giới thiệu zkEVM để cho phép xác minh giao dịch hiệu quả hơn.

Các chuỗi công cộng song song mới nổi:

• Aptos, Sui, Sei và Monad: Các chuỗi công khai mới nổi này được thiết kế để đạt hiệu suất cao bằng cách tối ưu hóa hiệu quả lưu trữ dữ liệu hoặc cải thiện thuật toán đồng thuận. Ví dụ: Aptos sử dụng công nghệ Block-STM để thực hiện xử lý giao dịch song song.

• Artela:Artela đã đề xuất khái niệm EVM++, thông qua các tiện ích mở rộng gốc ( Aspect ) để triển khai các ứng dụng tùy chỉnh hiệu suất cao trong thời gian chạy WebAssembly. Với sự trợ giúp của việc thực thi song song và thiết kế không gian khối linh hoạt, Artela giải quyết hiệu quả nút thắt hiệu suất EVM và cải thiện đáng kể thông lượng cũng như khả năng mở rộng.

Cuộc cạnh tranh về hiệu suất đang diễn ra sôi nổi và rất khó để xác định cái nào tốt hơn và cái nào kém hơn. Tuy nhiên, trong cuộc cạnh tranh khốc liệt này, AO còn có những giải pháp khác. AO không phải là một chuỗi công khai độc lập mà là một lớp điện toán dựa trên Arweave đạt được khả năng xử lý song song và khả năng mở rộng thông qua kiến ​​trúc kỹ thuật độc đáo. AO chắc chắn là một đối thủ cạnh tranh mạnh mẽ trong việc hướng tới các hệ thống máy tính hậu khan hiếm và được kỳ vọng sẽ giúp triển khai tài chính thông tin trên quy mô lớn.

Mang theo thông tin tài chính, kế hoạch chi tiết của AO

AO Đúng vậy một máy tính hướng diễn viên (dựa trên vai trò) chạy trên mạng Arweave, cung cấp môi trường điện toán hợp nhất và lớp nhắn tin mở. Thông qua kiến ​​trúc kỹ thuật mô-đun và phân tán, nó cung cấp khả năng tích hợp các ứng dụng quy mô lớn về tài chính thông tin và môi trường điện toán truyền thống.

Kiến trúc của AO đơn giản và hiệu quả. Các thành phần cốt lõi bao gồm:

• Process (Process) là AO Đơn vị tính toán cơ bản trong mạng thực hiện tương tác thông qua việc truyền tin nhắn (Message);

• Đơn vị lập kế hoạch(SU) chịu trách nhiệm sắp xếp và lưu trữ tin nhắn;

• Các đơn vị tính toán (CU) chịu trách nhiệm về các nhiệm vụ tính toán trạng thái;

• Đơn vị đưa tin (MU) chịu trách nhiệm gửi và phát tin nhắn.

Thiết kế tách rời giữa các mô-đun mang lại cho hệ thống AO khả năng mở rộng và tính linh hoạt tuyệt vời, cho phép hệ thống thích ứng với các quy mô và mức độ phức tạp khác nhau các kịch bản ứng dụng. Do đó, hệ thống AO có những ưu điểm cốt lõi sau:

• Khả năng tính toán thông lượng cao và độ trễ thấp: AO Thiết kế quy trình song song và cơ chế truyền tin nhắn hiệu quả của nền tảng cho phép nền tảng hỗ trợ xử lý hàng triệu giao dịch mỗi giây. Khả năng thông lượng cao này rất quan trọng để hỗ trợ mạng lưới tài chính và thông tin toàn cầu. Đồng thời, đặc tính giao tiếp có độ trễ thấp của AO có thể đảm bảo tính tức thời của các giao dịch và cập nhật dữ liệu, mang đến cho người dùng trải nghiệm vận hành mượt mà.

• Khả năng mở rộng vô hạn và thiết kế mô-đun:Nền tảng AO sử dụng các mô-đun Kiến trúc đạt được khả năng mở rộng cực cao bằng cách tách rời các máy ảo, bộ lập lịch, đơn vị nhắn tin và điện toán. Cho dù đó là sự gia tăng thông lượng dữ liệu hay khả năng tiếp cận các tình huống ứng dụng mới, AO đều có thể nhanh chóng thích ứng. Khả năng mở rộng này không chỉ phá vỡ nút thắt hiệu suất của các chuỗi khối truyền thống mà còn cung cấp cho các nhà phát triển một môi trường linh hoạt để xây dựng các ứng dụng tài chính thông tin phức tạp.

• Hỗ trợ tích hợp AI và điện toán quy mô lớn: Đã có nền tảng AO hỗ trợ WebAssembly Kiến trúc 64-bit có thể chạy hầu hết các mô hình ngôn ngữ quy mô lớn (LLM) hoàn chỉnh, chẳng hạn như Llama 3 của Meta, cung cấp nền tảng kỹ thuật để tích hợp sâu AI và Web3. AI sẽ trở thành động lực quan trọng trong tài chính thông tin, liên quan đến tối ưu hóa hợp đồng thông minh, phân tích thị trường, dự đoán rủi ro và các ứng dụng khác, đồng thời sức mạnh tính toán quy mô lớn của nền tảng AO cho phép nó hỗ trợ hiệu quả những nhu cầu này. Đồng thời, nền tảng AO mang lại những lợi thế độc đáo cho việc đào tạo và triển khai các mô hình học máy phức tạp bằng cách truy cập Arweave với bộ nhớ không giới hạn thông qua công nghệ WeaveDrive.

AO đã trở thành một nền tảng lý tưởng cho tài chính thông tin với thông lượng cao, độ trễ thấp, khả năng mở rộng không giới hạn và khả năng tích hợp AI. Từ các giao dịch theo thời gian thực đến phân tích động, AO cung cấp sự hỗ trợ tuyệt vời cho việc thực hiện các phép tính quy mô lớn và các mô hình tài chính phức tạp, mở đường cho việc phổ biến và đổi mới tài chính thông tin.

Tương lai của tài chính thông tin: Thị trường dự đoán do AI điều khiển

Thị trường dự báo tài chính thông tin thế hệ tiếp theo sẽ có màu gì? Học hỏi từ quá khứ và học hỏi từ tương lai, các thị trường dự đoán truyền thống từ lâu đã phải đối mặt với ba điểm yếu chính: tính toàn vẹn của thị trường không đủ, ngưỡng cao và mức độ phổ biến hạn chế. Ngay cả những dự án ngôi sao Web3 như PolyMarket cũng không thể tránh khỏi hoàn toàn những thách thức này. Ví dụ: Ethereum ETF đã bị nghi ngờ về rủi ro thao túng có thể xảy ra do thời gian thử thách đối với các sự kiện được dự đoán quá ngắn hoặc quyền biểu quyết của UMA quá tập trung. Ngoài ra, tính thanh khoản của nó tập trung ở các khu vực phổ biến và mức độ tham gia vào thị trường dài hạn thấp. Ngoài ra, người dùng ở một số quốc gia (Vương quốc Anh và Hoa Kỳ) bị hạn chế do các hạn chế về quy định, điều này càng cản trở sự phổ biến của thị trường dự đoán.

Sự phát triển của tài chính thông tin trong tương lai đòi hỏi sự hướng dẫn của thế hệ ứng dụng mới. Các điều kiện hoạt động tuyệt vời của AO mang lại mảnh đất màu mỡ cho loại hình đổi mới này, trong đó các nền tảng thị trường dự đoán do Outcome đại diện đang trở thành trọng tâm mới của các thử nghiệm tài chính thông tin.

Kết quả đã bắt đầu hình thành như một sản phẩm, hỗ trợ các chức năng xã hội và bỏ phiếu cơ bản. Tiềm năng thực sự của nó nằm ở khả năng tích hợp sâu với AI trong tương lai, sử dụng các tác nhân AI để thiết lập cơ chế giải quyết thị trường không cần tin cậy và cho phép người dùng tạo và sử dụng các tác nhân dự đoán một cách độc lập. Bằng cách cung cấp cho công chúng một công cụ dự đoán minh bạch, hiệu quả và ngưỡng thấp, có thể thúc đẩy hơn nữa việc phổ biến quy mô lớn của các thị trường dự đoán.

Lấy Kết quả làm ví dụ, thị trường dự đoán dựa trên AO có thể có các đặc điểm cốt lõi sau:

• Giải pháp thị trường không cần tin cậy: Cốt lõi của Kết quả nằm ở các Đại lý tự trị. Các tác nhân này được điều khiển bởi AI và hoạt động độc lập dựa trên các quy tắc và thuật toán đặt trước để đảm bảo tính minh bạch và công bằng của quá trình ra quyết định thị trường. Vì không có sự can thiệp của con người nên cơ chế này giảm thiểu rủi ro thao túng và cung cấp cho người dùng kết quả dự đoán đáng tin cậy.

• Tác nhân dự đoán dựa trên AI: Nền tảng Outcome cho phép người dùng tạo và sử dụng các tác nhân dự đoán được hỗ trợ bởi AI. Các tác nhân này có thể tích hợp nhiều mô hình AI và nguồn dữ liệu phong phú để thực hiện phân tích và dự đoán chính xác. Người dùng có thể tùy chỉnh các tác nhân dự báo được cá nhân hóa dựa trên nhu cầu và chiến lược của riêng họ, đồng thời tham gia vào các hoạt động dự báo trong các chủ đề thị trường khác nhau. Tính linh hoạt này cải thiện đáng kể hiệu quả và khả năng ứng dụng của các dự đoán.

• Cơ chế khuyến khích mã thông báo:Kết quả giới thiệu mô hình kinh tế đổi mới, người dùng nhận được phần thưởng mã thông báo bằng cách tham gia dự đoán thị trường, đăng ký dịch vụ đại lý và nguồn dữ liệu giao dịch. Cơ chế này không chỉ nâng cao động lực tham gia của người dùng mà còn hỗ trợ cho sự phát triển lành mạnh của hệ sinh thái nền tảng.

Quy trình làm việc của thị trường dự đoán do AI điều khiển

Outcome hiện thực hóa thiết kế chế độ đại lý bán tự động hoặc hoàn toàn tự động bằng cách giới thiệu các mô hình AI, có thể cung cấp các ý tưởng đổi mới cho các ứng dụng tài chính thông tin được xây dựng rộng rãi trên Arweave và AO. Thực hiện theo cấu trúc quy trình công việc sau:

1. Lưu trữ dữ liệu

• Thời gian thực dữ liệu sự kiện (Sự kiện thời gian thực Dữ liệu):Nền tảng thu thập thông tin liên quan đến sự kiện thông qua các nguồn dữ liệu thời gian thực (chẳng hạn như tin tức, mạng xã hội, lời tiên tri, v.v.) và lưu trữ thông tin đó trong Arweave để đảm bảo tính minh bạch và không bị giả mạo của dữ liệu.

• Dữ liệu sự kiện lịch sử: Lưu các sự kiện trong quá khứ Dữ liệu sự kiện và hành vi thị trường hồ sơ cung cấp hỗ trợ dữ liệu cho việc lập mô hình, xác minh và phân tích, tạo thành một vòng khép kín tối ưu hóa bền vững.

2. Xử lý và phân tích dữ liệu

• LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn):LLM là mô-đun cốt lõi của xử lý dữ liệu và phân tích thông minh (là quy trình AO), chịu trách nhiệm xử lý dữ liệu từ Arweave Dữ liệu lịch sử và dữ liệu sự kiện theo thời gian thực được lưu trữ được xử lý chuyên sâu để trích xuất thông tin chính liên quan đến sự kiện và cung cấp đầu vào chất lượng cao cho các mô-đun tiếp theo (chẳng hạn như phân tích tình cảm và tính toán xác suất).

• Phân tích tâm lý sự kiện: Phân tích thái độ của người dùng và thị trường đối với các sự kiện (tích cực/trung lập/tiêu cực) cung cấp tài liệu tham khảo cho việc tính toán xác suất và quản lý rủi ro.

• Tính toán xác suất sự kiện: Dựa trên phân tích tình cảm Kết quả và dữ liệu lịch sử tính toán linh hoạt xác suất của các sự kiện để giúp người tham gia thị trường đưa ra quyết định.

• Quản lý rủi ro: Xác định và kiểm soát các rủi ro trên thị trường Tiềm năng các rủi ro như ngăn chặn thao túng thị trường, hành vi cá cược bất thường… nhằm đảm bảo thị trường hoạt động lành mạnh.

3. Thực hiện và xác minh dự đoán

• Đại lý giao dịch:Đại lý giao dịch do AI điều khiển chịu trách nhiệm tự động thực hiện các dự đoán và đặt cược dựa trên kết quả phân tích mà không cần sự can thiệp thủ công của người dùng.

• Xác minh kết quả: Hệ thống vượt qua máy oracle, v.v. Cơ chế xác minh kết quả thực tế của sự kiện và lưu trữ dữ liệu xác minh trong mô-đun Dữ liệu sự kiện lịch sử, đảm bảo tính minh bạch và độ tin cậy của kết quả. Ngoài ra, dữ liệu lịch sử cũng có thể cung cấp tài liệu tham khảo cho các dự đoán tiếp theo, từ đó hình thành một hệ thống tối ưu hóa liên tục khép kín.

Quy trình làm việc này hiệu quả, minh bạch và liền mạch thông qua dự đoán thông minh do AI điều khiển và cơ chế xác minh phi tập trung. ngưỡng cho sự tham gia của người dùng và tối ưu hóa hoạt động thị trường. Dựa vào kiến ​​trúc kỹ thuật của AO, mô hình này có thể dẫn dắt sự phát triển tài chính thông tin theo hướng thông minh và phổ biến, trở thành nguyên mẫu cốt lõi của thế hệ đổi mới kinh tế tiếp theo.

Tóm tắt

Tương lai thuộc về những người tốt trong việc hiểu được những thông tin phức tạp. Người chắt lọc sự thật. Tài chính thông tin đang xác định lại giá trị và việc sử dụng dữ liệu bằng trí tuệ của AI và sự tin cậy của blockchain. Từ kiến ​​trúc hậu khan hiếm của AO đến các tác nhân thông minh của Kết quả, sự kết hợp này làm cho thị trường dự đoán không còn chỉ là phép tính xác suất mà là sự khám phá lại khoa học quyết định. AI không chỉ có thể hạ thấp ngưỡng tham gia mà còn có thể giúp xử lý và phân tích động dữ liệu lớn, mở ra một con đường mới cho tài chính thông tin.

Như Alan Turing đã nói, điện toán mang lại hiệu quả, trong khi trí tuệ truyền cảm hứng cho các khả năng. Cùng với AI, tài chính thông tin được kỳ vọng sẽ làm cho thế giới phức tạp trở nên rõ ràng hơn và thúc đẩy xã hội tìm ra sự cân bằng mới giữa hiệu quả và niềm tin.

Tài liệu tham khảo:

1. 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/ Hậu khan hiếm