รายงาน Noya.ai: การปฏิวัติของตัวแทนตลาดทำนายภายใต้เรื่องราว AI×DeFi

作者：0xjacobzhao

ในรายงานวิจัยซีรีส์ Crypto AI ก่อนหน้านี้ เราย้ำเน้นแนวคิดสำคัญ: ขณะนี้กลุ่มแอปพลิเคชันที่มีความสำคัญและใช้งานได้จริงในวงการคริปโต คือ การชำระเงินด้วยสเตบิลไบน์ และ DeFi ซึ่ง Agent เป็นอินเทอร์เฟซหลักของอุตสาหกรรม AI สำหรับผู้ใช้ ดังนั้น ในแนวโน้มการบูรณาการ Crypto กับ AI สองเส้นทางที่มีมูลค่าสูงสุดคือ: ระยะสั้น การสร้าง AgentFi บน โปรโตคอล DeFi ที่มีความ成熟แล้ว (เช่น สินเชื่อ, การขุดสภาพคล่อง ฯลฯ รวมถึงกลยุทธ์ขั้นสูงอย่าง Swap, Pendle PT, การทำ Arbitrage อัตราค่าธรรมเนียมทุน) และระยะกลาง-ยาว การพัฒนาระบบ Agent Payment ที่เน้นการชำระเงินด้วยสเตบิลไบน์และอิงกับโปรโตคอลอย่าง ACP/AP2/x402/ERC-8004

ตลาดทำนาย ได้กลายเป็นแนวโน้มอุตสาหกรรมใหม่ที่ไม่อาจมองข้ามในปี 2025 โดยมูลค่าการซื้อขายรวมต่อปีจากประมาณ 9 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 พุ่งสูงขึ้นเกิน 40 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025 โดยมีอัตราการเติบโตต่อปีเกิน 400% ตัวแปรสำคัญที่ผลักดันการเติบโตนี้ประกอบด้วย: เหตุการณ์ทางการเมืองระดับมหภาค (เช่น การเลือกตั้งสหรัฐปี 2024) ที่สร้างความไม่แน่นอน ความสมบูรณ์ของโครงสร้างพื้นฐานและรูปแบบการเทรด รวมถึงการคลายล็อกกฎระเบียบ (Kalshi ชนะคดีและ Polymarket กลับเข้าสหรัฐ) Prediction Market Agent( คาดว่าจะมีรูปแบบเบื้องต้นในต้นปี 2026 และในอนาคตอันใกล้นี้ อาจกลายเป็นผลิตภัณฑ์ใหม่ในกลุ่มเอไอ

) 1. ตลาดทำนาย: จากเครื่องมือเดิมพันสู่ “ชั้นความจริงระดับโลก”

ตลาดทำนายเป็นกลไกทางการเงินที่ดำเนินการโดยอิงกับ ผลลัพธ์ของเหตุการณ์ในอนาคต ราคาสัญญาสะท้อนความคาดหวังของตลาดต่อความน่าจะเป็นของเหตุการณ์นั้นๆ ซึ่งความถูกต้องของมันขึ้นอยู่กับการรวมข้อมูลของ ปัญญากลุ่ม และ แรงจูงใจทางเศรษฐกิจ: ในสภาพแวดล้อมที่ผู้เล่นเดิมพันด้วยเงินจริงและไม่ระบุตัวตน ข้อมูลที่กระจายอยู่จะถูกรวบรวมอย่างรวดเร็วเป็นสัญญาณราคาที่น้ำหนักตามความเต็มใจของเงินทุน ซึ่งช่วยลดเสียงรบกวนและการตัดสินใจผิดพลาดได้อย่างมีนัยสำคัญ

จนถึงปลายปี 2025 ตลาดทำนายได้กลายเป็นโครงสร้างที่ครองโดย Polymarket และ Kalshi ตามรายงานของ Forbes ในปี 2025 มูลค่าการซื้อขายรวมประมาณ 44 พันล้านดอลลาร์ โดย Polymarket มีส่วนแบ่งประมาณ 21.5 พันล้านดอลลาร์ และ Kalshi ประมาณ 17.1 พันล้านดอลลาร์ Kalshi ได้รับชัยชนะทางกฎหมายจากคดีเกี่ยวกับสัญญาเลือกตั้งก่อนหน้านี้ และมีข้อได้เปรียบด้านกฎระเบียบในตลาดทำนายกีฬาในสหรัฐฯ ทำให้ขยายตัวอย่างรวดเร็ว ปัจจุบันเส้นทางการพัฒนาของทั้งสองได้แยกแนวทางชัดเจน:

• Polymarket ใช้โครงสร้างแบบ “จับคู่บนชั้นล่าง, ชำระเงินบนชั้นบน” (Hybrid CLOB + ระบบชำระเงินแบบกระจายศูนย์) สร้างตลาดที่มีสภาพคล่องสูงระดับโลกและไม่ขึ้นกับตัวกลาง หลังจากกลับเข้าสหรัฐฯ ก็สร้างโครงสร้าง “ในประเทศ + นอกประเทศ” สำหรับการดำเนินงานคู่ขนาน
• Kalshi ผนวกเข้ากับระบบการเงินแบบดั้งเดิม โดยเชื่อมต่อผ่าน API กับโบรกเกอร์ค้าปลีกหลัก ดึงดูดผู้ทำตลาดในวอลล์สตรีทให้เข้าร่วมในสัญญาเชิงมุมมองและข้อมูล ผลิตภัณฑ์อยู่ภายใต้กฎระเบียบแบบดั้งเดิม ซึ่งอาจทำให้ความต้องการในระยะยาวและเหตุการณ์ฉุกเฉินล่าช้า

นอกจาก Polymarket และ Kalshi แล้ว ผู้เข้าร่วมในตลาดทำนายที่มีความสามารถในการแข่งขันยังพัฒนาตามเส้นทางสองเส้นทางหลัก:

• เส้นทาง การกระจายสัญญาที่เป็นไปตามกฎระเบียบ โดยฝังสัญญาเหตุการณ์ลงในบัญชีของโบรกเกอร์หรือแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ เช่น การร่วมมือระหว่าง Interactive Brokers กับ ForecastEx สำหรับ ForecastTrader หรือ FanDuel กับ CME สำหรับ FanDuel Predicts
• เส้นทาง ประสิทธิภาพบนชั้นและประสิทธิภาพด้านเงินทุน เช่น DEX Drift บนระบบนิเวศ Solana ที่เพิ่มโมดูลตลาดทำนาย B.E.T (prediction markets) ลงในสายผลิตภัณฑ์เดิม

นอกจาก Polymarket และ Kalshi แล้ว ผู้เล่นในตลาดทำนายที่มีความสามารถในการแข่งขันยังพัฒนาตามเส้นทางสองเส้นทางหลัก:

• เส้นทาง การแจกจ่ายตามกฎระเบียบ โดยฝังสัญญาเหตุการณ์ในบัญชีของโบรกเกอร์หรือแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ เช่น การร่วมมือระหว่าง Interactive Brokers กับ ForecastEx สำหรับ ForecastTrader หรือ FanDuel กับ CME สำหรับ FanDuel Predicts
• เส้นทาง ประสิทธิภาพบนชั้นและประสิทธิภาพด้านเงินทุน เช่น DEX Drift บนระบบนิเวศ Solana ที่เพิ่มโมดูล prediction markets (B.E.T) ลงในสายผลิตภัณฑ์เดิม

นอกจาก Polymarket และ Kalshi แล้ว ยังมีผู้เข้าร่วมในตลาดทำนายที่พัฒนาตามเส้นทางสองเส้นทาง:

• เส้นทาง การแจกจ่ายตามกฎระเบียบ โดยฝังสัญญาเหตุการณ์ในบัญชีของโบรกเกอร์หรือแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ เช่น การร่วมมือระหว่าง Interactive Brokers กับ ForecastEx สำหรับ ForecastTrader หรือ FanDuel กับ CME สำหรับ FanDuel Predicts
• เส้นทาง ประสิทธิภาพบนชั้นและประสิทธิภาพด้านเงินทุน เช่น DEX Drift บนระบบนิเวศ Solana ที่เพิ่มโมดูล prediction markets (B.E.T) ลงในสายผลิตภัณฑ์เดิม

แนวโน้มในอนาคตของตลาดทำนายยังคงพัฒนาไปในทิศทางสองเส้นทางนี้:

• Polymarket ใช้โครงสร้าง “จับคู่บนชั้นล่าง, ชำระเงินบนชั้นบน” (Hybrid CLOB + ระบบชำระเงินแบบกระจายศูนย์) สร้างตลาดที่มีสภาพคล่องสูงระดับโลกและไม่ขึ้นกับตัวกลาง หลังจากกลับเข้าสหรัฐฯ ก็สร้างโครงสร้าง “ในประเทศ + นอกประเทศ” สำหรับการดำเนินงานคู่ขนาน
• Kalshi ผนวกเข้ากับระบบการเงินแบบดั้งเดิม โดยเชื่อมต่อผ่าน API กับโบรกเกอร์ค้าปลีกหลัก ดึงดูดผู้ทำตลาดในวอลล์สตรีทให้เข้าร่วมในสัญญาเชิงมุมมองและข้อมูล ผลิตภัณฑ์อยู่ภายใต้กฎระเบียบแบบดั้งเดิม ซึ่งอาจทำให้ความต้องการในระยะยาวและเหตุการณ์ฉุกเฉินล่าช้า

นอกจาก Polymarket และ Kalshi แล้ว ผู้เข้าร่วมในตลาดทำนายที่มีความสามารถในการแข่งขันยังพัฒนาตามเส้นทางสองเส้นทางหลัก:

• เส้นทาง การกระจายสัญญาที่เป็นไปตามกฎระเบียบ โดยฝังสัญญาเหตุการณ์ลงในบัญชีของโบรกเกอร์หรือแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ เช่น การร่วมมือระหว่าง Interactive Brokers กับ ForecastEx สำหรับ ForecastTrader หรือ FanDuel กับ CME สำหรับ FanDuel Predicts
• เส้นทาง ประสิทธิภาพบนชั้นและประสิทธิภาพด้านเงินทุน เช่น DEX Drift บนระบบนิเวศ Solana ที่เพิ่มโมดูล prediction markets (B.E.T) ลงในสายผลิตภัณฑ์เดิม

นอกจาก Polymarket กับ Kalshi แล้ว ยังมีผู้เล่นในตลาดทำนายที่พัฒนาตามเส้นทางสองเส้นทาง:

• เส้นทาง การแจกจ่ายตามกฎระเบียบ โดยฝังสัญญาเหตุการณ์ในบัญชีของโบรกเกอร์หรือแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ เช่น การร่วมมือระหว่าง Interactive Brokers กับ ForecastEx สำหรับ ForecastTrader หรือ FanDuel กับ CME สำหรับ FanDuel Predicts
• เส้นทาง ประสิทธิภาพบนชั้นและประสิทธิภาพด้านเงินทุน เช่น DEX Drift บนระบบนิเวศ Solana ที่เพิ่มโมดูล prediction markets (B.E.T) ลงในสายผลิตภัณฑ์เดิม

นอกจากนี้ ในอนาคตอันใกล้ แนวโน้มของตลาดทำนายจะยังคงพัฒนาตามสองเส้นทางนี้:

• Polymarket ใช้โครงสร้าง “จับคู่บนชั้นล่าง, ชำระเงินบนชั้นบน” (Hybrid CLOB + ระบบชำระเงินแบบกระจายศูนย์) สร้างตลาดที่มีสภาพคล่องสูงระดับโลกและไม่ขึ้นกับตัวกลาง หลังจากกลับเข้าสหรัฐฯ ก็สร้างโครงสร้าง “ในประเทศ + นอกประเทศ” สำหรับการดำเนินงานคู่ขนาน
• Kalshi ผนวกเข้ากับระบบการเงินแบบดั้งเดิม โดยเชื่อมต่อผ่าน API กับโบรกเกอร์ค้าปลีกหลัก ดึงดูดผู้ทำตลาดในวอลล์สตรีทให้เข้าร่วมในสัญญาเชิงมุมมองและข้อมูล ผลิตภัณฑ์อยู่ภายใต้กฎระเบียบแบบดั้งเดิม ซึ่งอาจทำให้ความต้องการในระยะยาวและเหตุการณ์ฉุกเฉินล่าช้า

นอกจาก Polymarket และ Kalshi แล้ว ผู้เข้าร่วมในตลาดทำนายที่มีความสามารถในการแข่งขันยังพัฒนาตามเส้นทางสองเส้นทาง:

• เส้นทาง การกระจายสัญญาที่เป็นไปตามกฎระเบียบ โดยฝังสัญญาเหตุการณ์ลงในบัญชีของโบรกเกอร์หรือแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ เช่น การร่วมมือระหว่าง Interactive Brokers กับ ForecastEx สำหรับ ForecastTrader หรือ FanDuel กับ CME สำหรับ FanDuel Predicts
• เส้นทาง ประสิทธิภาพบนชั้นและประสิทธิภาพด้านเงินทุน เช่น DEX Drift บนระบบนิเวศ Solana ที่เพิ่มโมดูล prediction markets (B.E.T) ลงในสายผลิตภัณฑ์เดิม

![]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-981d33ad2d61083ebc249e32c2e8dc5d.webp(

ตลาดทำนายดูเหมือนจะเป็นเกมเสี่ยงโชค แต่แก่นแท้แล้วก็เป็นเกมศูนย์รวมความได้เปรียบเชิงกลยุทธ์เช่นกัน ความแตกต่างหลักไม่ได้อยู่ที่รูปแบบ แต่ที่ว่ามี Externality บวกเชิงบวกหรือไม่: การรวมข้อมูลแบบกระจายจากการเทรดด้วยเงินจริงและการสร้างราคาสาธารณะสำหรับเหตุการณ์ในโลกจริง ทำให้เกิดสัญญาณที่มีคุณค่า แม้จะมีข้อจำกัดด้านความบันเทิงและความเสี่ยงจากการเล่นเกม แต่แนวโน้มของมันกำลังเปลี่ยนจากเกมเป็น “ชั้นความจริงระดับโลก” — เมื่อสถาบันเช่น CME, Bloomberg เข้าถึง ข้อมูลความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ก็กลายเป็น metadata การตัดสินใจที่สามารถเรียกใช้ได้โดยตรงจากระบบการเงินและองค์กรธุรกิจ ซึ่งให้ข้อมูลที่รวดเร็วและสามารถวัดผลได้มากขึ้น

) 2. Prediction Agent: การออกแบบสถาปัตยกรรม, โมเดลธุรกิจและกลยุทธ์วิเคราะห์

ในปัจจุบัน Prediction Market###Prediction Market Agent( กำลังเข้าสู่ช่วงต้นของการทดลองใช้งาน ซึ่งคุณค่าไม่ได้อยู่ที่ “AI ทำนายแม่นยำกว่า” แต่ที่การขยายประสิทธิภาพของ การประมวลผลข้อมูลและการดำเนินการ ในตลาดทำนาย กลไกพื้นฐานของตลาดทำนายคือกลไกการรวมข้อมูล ราคาสะท้อนความคาดหวังของกลุ่มคนต่อความน่าจะเป็นของเหตุการณ์ต่างๆ ความไม่สมบูรณ์ของตลาดในความเป็นจริงมาจากข้อมูลที่ไม่สมดุลกัน, สภาพคล่องและข้อจำกัดด้านความสนใจ การวางตำแหน่งของ Prediction Market Agent ควรเป็น การบริหารสินทรัพย์ความน่าจะเป็นที่สามารถดำเนินการได้ (Executable Probabilistic Portfolio Management): การเปลี่ยนข้อมูลข่าวสาร, ข้อความกฎเกณฑ์ และข้อมูลบนบล็อกเชนให้เป็นความเบี่ยงเบนของราคาที่สามารถตรวจสอบได้ เพื่อดำเนินกลยุทธ์ได้อย่างรวดเร็ว, มีวินัยและต้นทุนต่ำ และสามารถทำ Arbitrage ข้ามแพลตฟอร์มและบริหารความเสี่ยงของพอร์ตโฟลิโอเพื่อคว้าโอกาสเชิงโครงสร้าง

Prediction Market Agent ที่สมบูรณ์แบบสามารถสรุปเป็น สถาปัตยกรรม 4 ชั้น:

• ชั้นข้อมูล (Information Layer): รวบรวมข่าวสาร, ข้อมูลโซเชียล, ข้อมูลบนบล็อกเชน และข้อมูลทางการ
• ชั้นวิเคราะห์ (Analysis Layer): ใช้ LLM และ ML เพื่อระบุราคาที่ผิดปกติและคำนวณ Edge
• ชั้นกลยุทธ์ (Strategy Layer): ใช้สูตร Kelly, การสร้างตำแหน่งเป็นกลุ่ม และการบริหารความเสี่ยง เพื่อแปลง Edge เป็นตำแหน่ง
• ชั้นดำเนินการ (Execution Layer): จัดการคำสั่งซื้อขายในหลายตลาด, การลด Slippage, การปรับ Gas และการดำเนินกลยุทธ์ Arbitrage เพื่อสร้างวงจรอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพ

![])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-e0409ed955a6b4cd0f388021748216ab.webp(

แนวทางการออกแบบโมเดลธุรกิจของ Prediction Market Agent ที่สมบูรณ์แบบมีช่องทางสำรวจในแต่ละระดับ:

• ระดับ Infrastructure: ให้บริการรวบรวมข้อมูลแบบเรียลไทม์, ฐานข้อมูล Smart Money, เครื่องมือ backtest และกลไกการชำระเงินแบบรวมศูนย์ โดยคิดค่าบริการจาก B2B/B2D ซึ่งรายได้ไม่ขึ้นกับความแม่นยำของการทำนาย
• ระดับ Strategy: สร้างกลไกโมดูลาร์และชุมชนที่ร่วมกันสร้างกลยุทธ์ โดยใช้ open-source หรือ Token-Gated เพื่อสร้างระบบนิเวศกลยุทธ์และการเก็บมูลค่า
• ระดับ Agent: จัดการ Vault ที่เชื่อถือได้และโปร่งใสบนบล็อกเชน เพื่อดำเนินการเทรดจริง โดยมีค่าธรรมเนียมผลประกอบการ 20-30% (บวกค่าบริหารเล็กน้อย) เพื่อแสดงความสามารถ

Prediction Market Agent ที่สมบูรณ์แบบควรเป็น “ผลิตภัณฑ์บริหารสินทรัพย์แบบความน่าจะเป็นที่ขับเคลื่อนด้วย AI” โดยเน้นการดำเนินกลยุทธ์อย่างมีวินัยในระยะยาวและการเล่นเกมความผิดปกติของราคาข้ามตลาด มากกว่าการพึ่งพาความแม่นยำของการทำนายครั้งเดียวเพื่อสร้างรายได้ โครงสร้างรายได้แบบ “การสร้างโครงสร้างพื้นฐาน + การขยายระบบนิเวศ + การมีส่วนร่วมในผลประกอบการ” มีเหตุผลสำคัญคือ: แม้ Alpha จะถูกรวบรวมและลดลงตามตลาดที่เติบโต การดำเนินการ, การบริหารความเสี่ยง และความสามารถในการชำระเงินก็ยังคงมีคุณค่าในระยะยาว ซึ่งช่วยลดการพึ่งพา “AI ชนะตลาดอย่างต่อเนื่อง” ที่สมมุติไว้

)# วิเคราะห์กลยุทธ์ Prediction Market:

โดยทฤษฎีแล้ว, Agent มีข้อได้เปรียบด้านความเร็ว, การดำเนินการตลอด 24 ชม. และการลดอารมณ์ แต่ในตลาดทำนาย มักยากที่จะสร้าง Alpha อย่างต่อเนื่อง ประสิทธิภาพที่แท้จริงมักจำกัดอยู่ในโครงสร้างเฉพาะ เช่น การเป็น Market Maker อัตโนมัติ, การจับคู่ราคาข้ามแพลตฟอร์ม และการรวมข้อมูลเหตุการณ์สำคัญ โอกาสเหล่านี้มีความหายากและถูกจำกัดด้วยสภาพคล่องและเงินทุน

1. การเลือกตลาด: ไม่ใช่ทุกตลาดทำนายที่มีมูลค่าการซื้อขายที่สามารถเทรดได้ การเข้าร่วมขึ้นอยู่กับความชัดเจนของการชำระเงิน, คุณภาพของสภาพคล่อง, ข้อได้เปรียบด้านข้อมูล, โครงสร้างเวลา และความเสี่ยงจากการถูกบิดเบือน ควรเน้นที่ ตลาดใหม่ในระยะเริ่มต้น, เหตุการณ์ในกลุ่ม Long-tail ที่มืออาชีพน้อย, และ ช่องเวลาระหว่างโซนเวลา ที่ทำให้เกิดราคาชั่วคราว; ควรหลีกเลี่ยงเหตุการณ์การเมืองที่ร้อนแรง, ตลาดที่มีการชำระเงินด้วยความรู้สึกส่วนตัว และสินค้าที่มีสภาพคล่องต่ำมาก
2. กลยุทธ์การวางคำสั่ง: ใช้การจัดการตำแหน่งอย่างเข้มงวด ก่อนเข้าเทรด ต้องมีความเชื่อมั่นว่าความน่าจะเป็นของตนสูงกว่าความน่าจะเป็นในตลาดอย่างมีนัยสำคัญ และใช้ สูตร Kelly แบบเป็นคะแนน (โดยทั่วไป 1/10–1/4 Kelly) เพื่อกำหนดตำแหน่ง ความเสี่ยงต่อเหตุการณ์เดียวไม่ควรเกิน 15% เพื่อให้สามารถบรรลุการเติบโตอย่างมั่นคง, ควบคุมความเสี่ยง, และสามารถทำกำไรแบบทบทุนได้ในระยะยาว
3. กลยุทธ์ Arbitrage: การทำ Arbitrage ในตลาดทำนายหลักๆ มี 4 ประเภท: ความต่างของราคาข้ามแพลตฟอร์ม (ต้องระวังความแตกต่างของการชำระเงิน), Dutch Book Arbitrage (ความแน่นอนสูงแต่ต้องการสภาพคล่องมาก), การชำระเงินแบบ Arbitrage (ขึ้นอยู่กับความเร็วในการดำเนินการ) และ การป้องกันสินทรัพย์ที่เกี่ยวข้อง (จำกัดด้วยโครงสร้างผิดเพี้ยน) การปฏิบัติที่สำคัญคือการจับคู่สัญญาและมาตรฐานการชำระเงินอย่างเข้มงวด เพื่อหลีกเลี่ยงการเกิด Arbitrage เท็จจากความแตกต่างของกฎ
4. ตามเงินฉลาด: สัญญาณ “เงินฉลาด” บนบล็อกเชน เนื่องจากความล่าช้า, ความเสี่ยงจากการชักจูง และปัญหาตัวอย่าง จึงไม่ควรเป็นกลยุทธ์หลัก ควรใช้เป็นตัวปรับความเชื่อมั่น เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจโดยอิงข้อมูลและความเบี่ยงเบนของราคาเป็นหลัก

3. Noya.ai: จากข้อมูลเชิงข่าวสารสู่เครือข่ายเอไอที่ลงมือทำ

ในฐานะการสำรวจเบื้องต้นของ Prediction Market Agent แนวคิดหลักของ NOYA คือ “Intelligence That Acts (ข้อมูลเชิงข่าวสารที่ลงมือทำโดยตรง)” ในตลาดบนบล็อกเชน การวิเคราะห์และข้อมูลเชิงลึกเพียงอย่างเดียวไม่เพียงพอที่จะสร้างคุณค่า — แม้ว่าแดชบอร์ด, การวิเคราะห์ข้อมูล และเครื่องมือวิจัยจะช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจ “สิ่งที่อาจเกิดขึ้น” แต่ระหว่างการวิเคราะห์และการดำเนินการยังมีการดำเนินการด้วยมือ, การเสียดทานข้าม chain และความเสี่ยงในการดำเนินการ NOYA จึงสร้างขึ้นบนจุดเจ็บปวดนี้: การบีบสายโซ่ของกระบวนการลงทุนมืออาชีพ “วิจัย → การตัดสินใจ → การดำเนินการ → การติดตามผล” ให้เป็นสายงานเดียวกัน เพื่อให้ข้อมูลเชิงข่าวสารสามารถแปลงเป็นการดำเนินการบนบล็อกเชนได้โดยตรง

NOYA รวมสามระดับหลักเพื่อบรรลุเป้าหมายนี้:

• ชั้นข้อมูลเชิงข่าวสาร ###Intelligence(: รวบรวมข้อมูลตลาด, การวิเคราะห์โทเคน และสัญญาณจาก Prediction Market
• ชั้นนามธรรม )Abstraction(: ซ่อนความซับซ้อนของเส้นทาง cross-chain, ผู้ใช้เพียงแสดงเจตนา (Intent)
• ชั้นการดำเนินการ )Execution(: AI Agent ดำเนินการตามคำอนุญาตของผู้ใช้, ข้าม chain, ข้ามโปรโตคอล

ในด้านรูปแบบผลิตภัณฑ์ NOYA รองรับผู้ใช้ที่เน้นรายได้แบบ passive, เทรดเดอร์เชิงรุก และผู้เข้าร่วมตลาดทำนาย รวมถึงการออกแบบ Omnichain Execution, AI Agents & Intents, Vault Abstraction เพื่อจัดการสภาพคล่องหลาย chain, ดำเนินกลยุทธ์ซับซ้อน และควบคุมความเสี่ยงแบบอัตโนมัติ ระบบโดยรวมสร้างวงจรปิดอย่างต่อเนื่อง: Intelligence → Intent → Execution → Monitoring โดยคงความสามารถของผู้ใช้ในการควบคุมสินทรัพย์ไว้เสมอ เพื่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงจากข้อมูลเชิงลึกสู่การดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ, สามารถตรวจสอบได้และลดแรงเสียดทาน

) 4. โครงสร้างผลิตภัณฑ์ Noya.ai และเส้นทางวิวัฒนาการ

พร็อพเพอร์ตี้หลัก: Noya Omnichain Vaults

Omnivaults เป็นชั้นการลงทุนของ NOYA ให้บริการ กลยุทธ์ผลตอบแทนอัตโนมัติแบบ cross-chain และความเสี่ยงควบคุมได้ ผู้ใช้เพียงฝากและถอนสินทรัพย์ ระบบจะดำเนินการในหลาย chain และโปรโตคอลอย่างต่อเนื่อง โดยไม่ต้องปรับพอร์ตเองหรือเฝ้าหน้าจอ จุดมุ่งหมายหลักคือ “ผลตอบแทนที่ปรับความเสี่ยงได้อย่างมั่นคง” ไม่ใช่การเก็งกำไรระยะสั้น

Omnivaults ครอบคลุมกลยุทธ์ผลตอบแทนมาตรฐานและกลยุทธ์ Loop ตามระดับสินทรัพย์และความเสี่ยง และรองรับกลไกจูงใจแบบเลือกได้ ในด้านการดำเนินการ ระบบจะทำการ routing ข้าม chain และปรับแต่งอัตโนมัติ รวมถึงสามารถนำ ZKML เข้ามาใช้เพื่อพิสูจน์ความถูกต้องของกลยุทธ์ เพิ่มความโปร่งใสและความน่าเชื่อถือของการบริหารสินทรัพย์โดยอัตโนมัติ โครงสร้างโดยรวมเน้นโมดูลาร์และสามารถผสมผสานได้ รองรับการเชื่อมต่อสินทรัพย์และกลยุทธ์ในอนาคต

![]###https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-3e76264c5325a14094927d26dbe821b9.webp(

สถาปัตยกรรมเทคนิคของ NOYA Vault (金库): แต่ละ Vault จะลงทะเบียนและจัดการผ่าน Registry ส่วน AccountingManager รับผิดชอบส่วนแบ่งของผู้ใช้ (ERC-20) และการกำหนดมูลค่าสุทธิ; ส่วนพื้นฐานเชื่อมต่อกับโปรโตคอลเช่น Aave, Uniswap ผ่านโมดูล Connectors และคำนวณ TVL ข้ามโปรโตคอลโดยใช้ Value Oracle (Chainlink + Uniswap v3 TWAP) สำหรับราคากลางและการประเมินค่า การเทรดและการ cross-chain จะดำเนินการโดย Swap Handler (LiFi) สุดท้าย การดำเนินกลยุทธ์จะถูก trigger โดย Keeper multi-signature ซึ่งสร้างวงจรการดำเนินงานที่สามารถผสมผสานและตรวจสอบได้

)# อนาคตอันใกล้: Prediction Market Agent ###Prediction Market Agent(

โมดูลที่มีแนวโน้มสูงสุดของ NOYA: การติดตามข้อมูลเชิงข่าวสารบนบล็อกเชนและข้อมูลเชิงลึกนอก chain เพื่อระบุผลกระทบข่าว, ความผันผวนของอารมณ์ และความผิดปกติของอัตราต่อรอง เมื่อพบความเบี่ยงเบนของความน่าจะเป็นในตลาดเช่น Polymarket ฝ่ายดำเนินการของ AI Agent สามารถปรับเงินใน Vault เพื่อทำ Arbitrage และปรับพอร์ตได้ตามคำอนุญาตของผู้ใช้ นอกจากนี้ Token Intelligence และ Prediction Market Copilot จะให้ข้อมูลเชิงโครงสร้างของโทเคนและการวิเคราะห์ตลาดทำนาย ส่งข้อมูลภายนอกโดยตรงเป็นการตัดสินใจเทรดที่สามารถดำเนินการได้

)# ผู้ช่วยการตัดสินใจเชิงอัจฉริยะของ Prediction Market (Prediction Market Intelligence Copilot###

NOYA มุ่งหวังที่จะยกระดับตลาดทำนายจากการวางเดิมพันเหตุการณ์เดียวให้เป็น สินทรัพย์ความน่าจะเป็นที่สามารถบริหารจัดการได้อย่างเป็นระบบ โมดูลหลักของมันรวมข้อมูลความน่าจะเป็นในตลาด, โครงสร้างสภาพคล่อง, การชำระเงินย้อนหลัง และพฤติกรรมของ “Smart Money” บนบล็อกเชน โดยใช้ EV และการวิเคราะห์สถานการณ์เพื่อระบุความเบี่ยงเบนของราคา และติดตามสัญญาณจากกระเป๋าเงินที่มีอัตราชนะสูงเพื่อแยกแยะระหว่างการซื้อขายข้อมูลและเสียงรบกวนในตลาด ด้วยข้อมูลนี้ Copilot จึงสนับสนุนการวิเคราะห์เชื่อมโยงข้ามตลาดและเหตุการณ์แบบเรียลไทม์ ส่งผลต่อการเปิดตำแหน่ง, ปรับตำแหน่ง และดำเนินการอัตโนมัติ เพื่อการบริหารจัดการพอร์ตโฟลิโอและการปรับแต่งเชิงกลยุทธ์อย่างต่อเนื่อง

กลไกกลยุทธ์หลักประกอบด้วย:

• การจับข้อมูล Edge จากหลายแหล่ง (Multi-source Edge Sourcing): รวมอัตราต่อรองแบบเรียลไทม์จาก Polymarket, การสำรวจความคิดเห็น, ข้อมูลภายนอกและข้อมูลส่วนตัว เพื่อวิเคราะห์และค้นหาข้อมูลที่ยังไม่ได้รับการประเมินค่าอย่างเต็มที่
• การทำ Arbitrage ข้ามตลาดและเหตุการณ์ (Prediction Market Arbitrage): ใช้ความแตกต่างของราคาจากตลาดต่างๆ, โครงสร้างสัญญา หรือเหตุการณ์ใกล้เคียง เพื่อสร้างกลยุทธ์ Arbitrage ที่ควบคุมความเสี่ยงด้านทิศทางและเก็บผลตอบแทนจากความเบี่ยงเบนของอัตราต่อรอง
• การปรับตำแหน่งแบบไดนามิกตามอัตราต่อรอง (Auto-adjust Positions): เมื่ออัตราต่อรองเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญจากข้อมูล, เงินทุน หรืออารมณ์ AI Agent จะปรับขนาดและทิศทางของตำแหน่งโดยอัตโนมัติ เพื่อให้เกิดการปรับปรุงอย่างต่อเนื่องใน Prediction Market โดยไม่ใช่การวางเดิมพันครั้งเดียว

) 5. รายงาน Token เชิงข่าวสารของ NOYA: (NOYA Intelligence Token Reports)

ศูนย์กลางการวิจัยและการตัดสินใจระดับองค์กรของ NOYA มุ่งหวังที่จะทำให้กระบวนการลงทุนเชิงคริปโตอัตโนมัติและส่งออกสัญญาณการตัดสินใจที่สามารถนำไปใช้ในการจัดสรรสินทรัพย์จริง โมดูลนี้นำเสนอรายงานในโครงสร้างมาตรฐานที่ชัดเจน เช่น ตำแหน่งการลงทุน, คะแนนรวม, กลไกหลัก, ตัวเร่งปฏิกิริยาและคำเตือนด้านความเสี่ยง พร้อมอัปเดตข้อมูลตลาดและข้อมูลบนบล็อกเชนแบบเรียลไทม์ ซึ่งแตกต่างจากเครื่องมือวิจัยแบบดั้งเดิมที่เน้นวิเคราะห์เชิงนิ่ง ข้อมูลเชิงข่าวสารของ NOYA สามารถเรียกใช้งานโดย AI Agent ในภาษาธรรมชาติ, เปรียบเทียบและถามตอบได้โดยตรง และส่งต่อไปยังชั้นการดำเนินการเพื่อดำเนินการเทรดข้าม chain, การจัดสรรทุนและการบริหารพอร์ตโฟลิโอแบบอัตโนมัติ ซึ่งสร้างเป็นวงจร “วิจัย—ตัดสินใจ—ดำเนินการ” แบบครบวงจร ทำให้ Intelligence กลายเป็นแหล่งสัญญาณเชิงรุกในระบบการดำเนินทุนอัตโนมัติ

NOYA AI Agent ###ขับเคลื่อนด้วยเสียงและภาษาธรรมชาติ(

NOYA AI Agent เป็นชั้นการดำเนินการของแพลตฟอร์ม ซึ่งหน้าที่หลักคือการแปลง เจตนาและข้อมูลเชิงข่าวสารของตลาดให้เป็นการดำเนินการบน chain ที่ได้รับอนุญาต ผู้ใช้สามารถแสดงเป้าหมายด้วยข้อความหรือเสียง Agent จะวางแผนและดำเนินการข้าม chain, ข้ามโปรโตคอล โดยรวมการวิจัยและการดำเนินการเป็นกระบวนการเดียวกัน เป็นผลิตภัณฑ์สำคัญที่ช่วยลดอุปสรรคในการดำเนินการ DeFi และตลาดทำนาย

ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเข้าใจเส้นทาง, โปรโตคอล หรือเส้นทางการเทรดใดๆ เพียงแค่บอกเป้าหมายด้วยภาษาธรรมชาติหรือเสียง ก็สามารถกระตุ้นให้ AI Agent วางแผนและดำเนินการหลายขั้นตอนบน chain ได้อย่างอัตโนมัติ ทำให้ “เจตนาเป็นการดำเนินการ” ในวงจรปิดที่สมบูรณ์ โดยมีการเซ็นชื่อและไม่ขึ้นกับตัวกลาง ตอบสนองต่อ “ความเข้าใจเจตนา → การวางแผนการดำเนินการ → การยืนยันของผู้ใช้ → การดำเนินการบน chain → การติดตามผลลัพธ์” ซึ่งไม่ใช่การตัดสินใจแทน แต่เป็นการดำเนินการอย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยลดแรงเสียดทานและความซับซ้อนของการดำเนินการทางการเงินที่ซับซ้อน

)# สร้างความเชื่อมั่น: ZKML การดำเนินการที่สามารถตรวจสอบได้ (Verifiable Execution)

การดำเนินการที่สามารถตรวจสอบได้ มุ่งสร้างวงจรปิดที่ตรวจสอบได้ในทุกขั้นตอนของกลยุทธ์, การตัดสินใจ และการดำเนินการ NOYA ใช้ ZKML เป็นกลไกสำคัญในการลดสมมุติฐานความไว้วางใจ: กลยุทธ์คำนวณบนชั้นนอกและสร้าง proof ที่สามารถตรวจสอบได้, เมื่อ chain ยืนยันแล้วจึงดำเนินการตามทุนที่เกี่ยวข้อง กลไกนี้สามารถให้ความน่าเชื่อถือแก่ผลลัพธ์ของกลยุทธ์โดยไม่เปิดเผยรายละเอียดโมเดล และสนับสนุนความสามารถในการ backtest ที่สามารถตรวจสอบได้ ขณะนี้โมดูลที่เกี่ยวข้องยังอยู่ในระหว่างการพัฒนาและยังไม่ได้เปิดเผยรายละเอียดทางวิศวกรรมอย่างเป็นทางการ

แผนงานผลิตภัณฑ์ 6 เดือนข้างหน้า

• เพิ่มความสามารถในคำสั่งระดับสูงของตลาดทำนาย เพื่อสนับสนุนการเทรดแบบ Agent
• ขยายไปยังหลายตลาดทำนาย เพิ่มแพลตฟอร์มอื่นนอกจาก Polymarket เพื่อขยายการครอบคลุมเหตุการณ์และสภาพคล่อง
• เก็บข้อมูล Edge จากหลายแหล่งและตรวจสอบกับอัตราต่อรองในตลาด เพื่อค้นหาความเบี่ยงเบนที่ยังไม่ได้รับการประเมินค่าอย่างเต็มที่
• ส่งออกสัญญาณการเทรดและการวิเคราะห์เชิงลึกบนบล็อกเชนที่สามารถนำไปใช้ได้โดยตรง
• พัฒนากลยุทธ์ DeFi บนบล็อกเชนที่ซับซ้อนมากขึ้น เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเงินทุน, ผลตอบแทน และความสามารถในการขยายตัว

5. การเติบโตของระบบนิเวศและกลไกจูงใจของ Noya.ai

ในปัจจุบัน Omnichain Vaults อยู่ในช่วงเริ่มต้นของการพัฒนา ระบบการดำเนินการข้าม chain และโครงสร้างกลยุทธ์หลายแบบ