Dans le cadre de “l’IA”, la seule certitude est incertaine. Les gens aiment certaines choses, mais l’incertitude provoquée par “l’IA” est irréversible sous la marée du développement technologique. Les optimistes pensent que l’émergence de “l’IA” apportera une aide inimaginable au monde entier pour réduire les coûts et augmenter l’efficacité. Les pessimistes pensent que “l’IA” aura un impact profond sur les règles du jeu dans l’industrie actuelle, et donc apportera beaucoup de chômage.
Mais en tout cas, depuis l’apparition de “ChatGPT” jusqu’à nos jours, les opinions des gens sur “IA” ont progressivement accepté de surprise et d’inquiétude. Les gens semblent se rendre compte que, qu’ils l’accueillent ou la rejettent, l’IA ira sans aucun doute profondément dans divers domaines de personnes et entraînera des perturbations dans diverses industries avec son propre mécanisme et son propre potentiel.
Aujourd’hui, l’IA ; commence à entrer dans le Web3 et a un impact sur l’ensemble de l’industrie.
OneKey; l’ancien fondateur Wang Yishi a tweeté : Le récit de Web3 est passé de la crypto-monnaie à l’IA. Le point de vue de Wang Yishi n’est pas un cas isolé. De nombreuses personnes dans l’industrie du Web3 pensent que l’IA ; a un impact énorme sur le Web3, en particulier l’émergence des concepts de domaines “NFT” et “GameFi”, AIGC ; Il y a tout un nouveau paradigme. De ; PGC (Professional Generated Content, contenu produit par des professionnels) à ; UGC (User Generated Content ; contenu généré par l’utilisateur), et maintenant ; AIGC, le travail de création de contenu est confié au programme.
En plus de l’impact de “l’AIGC” sur le contenu Web3, en fait, l’IA ; a un impact plus important sur le Web3 que nous ne l’imaginions.
AI ; est en train de “rectifier” Web3
IA ; La “rectification” du Web3 vient de deux aspects : d’une part, l’émergence de l’IA ; la technologie a détourné le capital du Web3.
Avant l’émergence de “l’IA”, le Web3 est devenu un favori aux yeux des “VC” et des institutions, et tous les horizons ont également lancé divers concepts Web3 (tels que les collections numériques, les métavers) comme gadgets. Mais après l’émergence de “l’IA”, cette situation a changé.
Aux yeux des institutions, l’AIGC, au moins semble plus fiable que le Web3, au moins c’est une chose pratique, pas un concept qui doit être prévu. L’intérêt institutionnel change, ainsi que les marchés baissiers et la réglementation pour d’autres raisons. Selon les statistiques du Gyro Research Institute, le “3” événement de financement mondial dans le domaine du Web3 a eu lieu cette année ;
Le financement quitte l’espace Web3 et entre dans l’IA.
Un autre aspect de la “rectification” est : l’émergence de l’IA ; le mécanisme et la logique du domaine Web3 sont en train de changer. Le projet Web3 a commencé à se concentrer sur l’ajout d’éléments « d’IA » à sa propre écologie. Une partie du projet a commencé à évoluer au moins avec le concept “AI” ou au moins avec l’interface “GPT” pour le sortir. On peut considérer ce phénomène comme la “rectification” du monde Web3 par l’IA ; il peut également être considéré comme une méthode d’auto-réponse basée sur la forte “invasion” “IA” du monde Web3.
Il y a donc l’émergence du concept d’IA Web3. Dans le processus d’intégration de “l’IA” et du Web3, de nombreux produits différents sont apparus sur le marché, qui peuvent être grossièrement divisés en deux catégories : l’une est basée sur la direction du projet lui-même, en ajoutant des éléments “IA”. Ce type de produit implique souvent des interfaces d’outils “IA” sur la base de ses propres produits, et lorsqu’il “PRing” en externe, il met l’accent “IA” sur l’autonomisation et la promotion des produits. Par exemple AIGOGE.
Une autre combinaison d’AI+Web3 consiste à le faire avec l’idée de réduire les coûts et d’augmenter l’efficacité, en se concentrant sur ; la stratégie de trading AI+ ; Pionex ; en se concentrant sur ; la construction d’infrastructures AI+ ; Getch, Cortex, SingularityNET ; en se concentrant sur ; les prévisions financières AI+ Le; Numerai; etc.
L’émergence de produits Web3 avec différents concepts « IA » reflète la faveur du marché et des capitaux pour ce type de produit, comme la devise « AIDOGE » ; 2 ; jours en hausse ; 218,50 % ; lancé le 18 avril. (Fetch.ai) FET, SingularityNET (AGIX), Ocean Protocol (Ocean) et d’autres jetons de projet ont augmenté de 110 % ;, 61,53 % ;, 66,67 % ; en 90 jours respectivement.
Alors que le marché secondaire du concept AI Web3 est en plein essor, la performance du marché primaire est encore plus réjouissante. Depuis le début de cette année, les produits du concept AI Web3 ont également reçu des financements les uns après les autres.Le 29 mars de cette année, Fetch.ai; a reçu un investissement de 40 millions de dollars de SWF Labs.
À l’heure actuelle, le concept d’AI+Web3 semble devenir une tendance majeure à l’avenir, alors ici, veDAO ; Institut de recherche trié ; AI ; peut trier les différentes pistes que Web3 apportera des changements, pour référence .
IA ; Autonomiser différentes pistes de Web3
Basé sur l’IA ; la stratégie de trading
L’idée générale de la stratégie d’extraction de liquidités basée sur “ChatGPT” est d’utiliser le modèle “ChatGPT” pour prédire les conditions du marché afin de décider de participer ou non à l’extraction de liquidités et de choisir le meilleur moment.
L’IA ; le rôle qu’elle apporte aux stratégies de trading :
- Collecte de données : utilisation ; API ; obtenir les données nécessaires à l’extraction de liquidité de la bourse, telles que le prix des paires de négociation, le volume de négociation, le volume d’approvisionnement en liquidité et le volume d’attraction, etc.
- Prétraitement des données : clarifiez, transformez et normalisez les données collectées pour une analyse et une modélisation ultérieures.
- Construisez le modèle “ChatGPT”: utilisez le modèle “ChatGPT” formé pour analyser les données historiques et prédire les tendances et les bénéfices actuels et futurs de l’extraction de liquidités.
- Contrôle des risques : sur la base des résultats de prédiction de “ChatGPT”, formulez des stratégies de contrôle des risques, telles que la définition de conditions de stop loss et de prise de bénéfices, le contrôle du volume des transactions, etc., pour protéger les intérêts des investisseurs.
- Mettre en œuvre des stratégies de trading : selon les résultats de prédiction du modèle “ChatGPT”, formulez des stratégies de trading, telles que la sélection de paires de trading, la décision sur les opportunités de trading, la fixation des prix de trading, etc.
- Exécution de la transaction : exécutez la transaction conformément à la stratégie de transaction, AI ; le système exécute automatiquement les fonds dans le minage et obtient le revenu attendu.
- Surveillance et optimisation : surveillez régulièrement les résultats des transactions et les performances du modèle, optimisez et ajustez les stratégies pour maintenir de bons retours sur investissement et des effets de contrôle des risques.
Basé sur l’IA ; la stratégie d’analyse des sentiments
La stratégie est basée sur les capacités de traitement du langage naturel de ChatGPT, qui effectue une analyse des sentiments sur le sentiment du marché en analysant des données textuelles telles que des reportages et des publications sur les réseaux sociaux. Une stratégie de trading peut choisir d’acheter lorsque le sentiment dans la majorité du texte est “positif” ou “acheter” ; et vice versa.
La réalisation de cette stratégie nécessite la collecte de données textuelles liées au marché, ainsi que le nettoyage, l’analyse et la modélisation de ces données. Pour la modélisation du modèle d’analyse des sentiments, un algorithme d’apprentissage supervisé peut être utilisé pour entraîner les données d’entraînement étiquetées afin de prédire la tendance émotionnelle du texte. La formulation des stratégies de trading peut être ajustée en fonction des résultats de prédiction du modèle, combinés aux tendances du marché et à d’autres facteurs.
Analyse des stratégies de trading basées sur “l’IA”
La stratégie est basée sur ; ChatGPT ; la capacité à comprendre la description textuelle de la stratégie de trading, et à analyser et évaluer la stratégie de trading. Par exemple, analysez les résultats des backtests et les rendements historiques des stratégies de trading pour évaluer l’efficacité et la fiabilité des stratégies, et formulez des stratégies de trading en conséquence. Pour l’analyse et l’évaluation des stratégies de trading, les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour prédire le taux de rendement et le risque des stratégies grâce à la formation et à l’optimisation des modèles. La formulation des stratégies de trading peut être ajustée en fonction des résultats de prédiction du modèle, combinés à des facteurs tels que les tendances de production d’essai.
Gestion de portefeuille d’actifs basée sur l’IA
Les outils de gestion de portefeuille d’actifs basés sur “ChatGPT” peuvent utiliser la technologie de traitement du langage naturel pour aider les utilisateurs à mieux gérer les portefeuilles d’actifs, optimiser l’allocation d’actifs et le contrôle des risques, et fournir des prévisions et des suggestions plus précises dans la prise de décision d’investissement. peut faire:
Analyse automatisée des actifs et sélection des devises : utilisez le traitement du langage naturel de “ChatGPT” pour analyser et évaluer les fondamentaux, les conditions du marché et les facteurs macroéconomiques de divers actifs, afin de sélectionner automatiquement des cibles d’investissement appropriées et de réduire le risque de mauvaises décisions.
Optimisation du portefeuille d’actifs : grâce à ChatGPT, prédisez les tendances et les risques du marché, fournissez aux utilisateurs des suggestions d’optimisation du portefeuille d’actifs, et réalisez une diversification des risques et une maximisation du rendement.
Exécution automatisée des transactions : Basée sur le modèle de prise de décision transactionnelle “ChatGPT”, l’exécution automatique des transactions d’achat et de vente réalise un ajustement et une optimisation en temps réel des actifs tout en réduisant le risque d’intervention humaine.
Basé sur l’IA ; outil de trading simulé (compte démo AI)
L’outil de trading de crypto-monnaie simulé basé sur “AI” est une plateforme de trading virtuelle basée sur l’algorithme “AI”, simulant l’environnement réel du marché de la crypto-monnaie et fournissant des fonds virtuels aux utilisateurs pour effectuer des transactions simulées. Les utilisateurs peuvent apprendre les transactions de crypto-monnaie sur la plate-forme, formuler des stratégies de trading et effectuer des transactions simulées sans prendre de risques dans des transactions réelles, permettant à davantage d’utilisateurs de faire l’expérience de la fonction “IA” tout en réalisant l’avancement des niveaux d’auto-investissement.
DEX+AI ; Direction possible :
Prise de décision auxiliaire : analyse et extraction de données de trading, fournissant une analyse et des prévisions de marché plus précises et complètes, et aidant les traders à prendre des décisions d’investissement plus éclairées.
- Optimiser la gestion de portefeuille d’actifs : l’IA ; la technologie peut fournir aux utilisateurs des services de gestion de portefeuille d’actifs plus personnalisés et plus efficaces grâce à l’analyse des préférences d’investissement des utilisateurs, de leur tolérance au risque, des données historiques sur les transactions et d’autres informations.
- Améliorer l’expérience utilisateur : l’IA ; la technologie peut offrir aux utilisateurs une expérience de service de transaction plus intelligente, plus rapide et plus prévenante grâce à un service client intelligent, des recommandations intelligentes, des questions et réponses intelligentes, etc., et améliorer la satisfaction et la fidélité des utilisateurs.
- Collecte d’informations sur les investissements : Al ; peut aider à fournir des informations sur l’opinion publique, le sentiment et les risques.
* Prévision des prix : l’IA ; des technologies telles que le big data et l’apprentissage automatique peuvent être utilisées pour analyser les données du marché afin de prédire la tendance des prix des crypto-monnaies et d’aider les utilisateurs à prendre des décisions d’investissement plus éclairées.
- Décisions de trading : l’intelligence artificielle peut utiliser des systèmes de trading automatisés pour exécuter des décisions de trading, telles que des transactions basées sur des règles et des stratégies prédéfinies, réduisant ainsi l’impact des facteurs humains sur les transactions.
IA ; Sécurité :
- Analyse de la fraude : IA ; la technologie peut surveiller et analyser le trafic réseau grâce à l’intelligence artificielle, identifier et prévenir les attaques réseau et les comportements frauduleux, et améliorer la sécurité et la crédibilité de ; Dex ;
- Audit de contrat : IA ; la technologie peut aider à optimiser la rédaction et le déploiement de contrats intelligents, améliorer la qualité et la fiabilité de son code ; elle peut également aider à surveiller et à prévenir les comportements malveillants, et à réduire les risques et les vulnérabilités de ; Dex ;.
- Analyse de crédit : à l’aide de technologies telles que le big data et l’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle peut analyser des informations multidimensionnelles telles que l’historique de crédit du client, la situation financière, le réseau social et les données comportementales pour évaluer le niveau de risque de crédit du client. L’IA peut utiliser des mégadonnées et des algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser les antécédents de crédit, la situation financière et d’autres données pertinentes d’un client afin d’évaluer le niveau de risque d’un client. Prédire le risque de défaut des clients.
- Détection des fraudes : l’IA peut utiliser des techniques de traitement du langage naturel et de reconnaissance d’images pour analyser les enregistrements des transactions des clients et d’autres données comportementales afin de détecter une fraude potentielle.
- Surveillance des transactions : l’intelligence artificielle peut utiliser la technologie d’analyse de données en temps réel pour surveiller les activités de transaction afin d’identifier les comportements de transaction anormaux potentiels.
- Gestion des risques : Le système de gestion des risques basé sur “ChatGPT” est un système qui utilise la technologie de traitement du langage naturel pour analyser la détérioration et évaluer les risques des marchés financiers. Grâce à l’analyse des données financières et des actualités du marché en temps réel, des prévisions et des avertissements sur les risques du marché peuvent être générés pour aider les investisseurs à mieux gérer les risques.
Amélioration de la vitesse et de l’efficacité des transactions : l’optimisation du processus de transaction (comme la meilleure sélection de routage) grâce à la technologie “IA” peut réduire la congestion des transactions, réduire les coûts de transaction et accélérer le temps d’achèvement des transactions.
Résoudre le courant ; DEX ; plusieurs problèmes majeurs :
- Liquidité insuffisante : DEX ; par rapport à ; CEX ; le volume des transactions est faible, ce qui entraîne une liquidité insuffisante et le prix de la transaction est facilement affecté par les fluctuations du marché. L’utilisation de la technologie “IA” peut améliorer l’intelligence des robots de trading, améliorant ainsi l’efficacité et la rentabilité des transactions, et augmentant le volume et la liquidité des transactions.
- Problèmes de sécurité : DEX ; En raison de la nature décentralisée, il existe des risques de sécurité dans le processus de transaction, tels que le vol d’actifs, les lacunes contractuelles, etc. L’utilisation de la technologie “IA” peut améliorer les capacités de contrôle des risques, réaliser un contrôle intelligent des risques et une surveillance de la sécurité, et empêcher que des événements à risque ne se produisent.
- Mauvaise expérience utilisateur : l’interface utilisateur de DEX ; est relativement simple et offre une expérience utilisateur médiocre par rapport à ; CEX ; L’utilisation de la technologie “IA” peut améliorer la capacité de service personnalisé de l’utilisateur, réaliser une relation client intelligente et un système de recommandation, et améliorer l’expérience utilisateur.
- Coûts de transaction élevés : par rapport aux frais de traitement peu coûteux de CEX, DEX a actuellement des coûts de transaction relativement élevés en raison des frais de mineur et d’autres raisons. L’utilisation de la technologie “IA” peut optimiser la stratégie de trading des robots de trading, réduire les coûts et les risques de transaction et améliorer la rentabilité.
Résumer:
D’une manière générale, l’émergence de l’IA n’est pas qu’une simple nouvelle technologie, mais un nouveau concept et un nouveau domaine, qui apportera une série d’itérations et même de subversions à la logique de fonctionnement sous-jacente de toute la société. Il en va de même pour le monde Web3. La relation entre « IA » et Web3 ne se limitera pas à l’intégration de concepts, ou au simple ajout d’outils « IA » à un certain projet. Au lieu de cela, allez directement à la logique sous-jacente de Web3, de sorte que tous les comportements de Web3 soient dotés de la signification de “IA”, rendant Web3 plus efficace et plus intelligent.
Tout comme le lien philosophique entre outils de production et relations de production. Les deux ne peuvent pas être considérés indépendamment. Quel type d’outils de production a quel type de productivité, et quel type de productivité a fourni les conditions nécessaires à l’émergence et à la vulgarisation des relations de production correspondantes. Si Web3 avec la blockchain comme couche inférieure représente une relation de production plus récente, alors “l’IA” est sans aucun doute l’outil de production le plus avancé de cette époque. Dès lors, nous avons des raisons de croire que l’émergence, la vulgarisation et l’intégration de la technologie « IA » en tant qu’outil de production sont vouées à jouer un rôle déterminant dans la vulgarisation et la promotion du concept Web3.
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