Przyszłość wydajności DeFi i jej redefinicja przez wzmacniane AI silniki wykonawcze.

Zdecentralizowane finanse (DeFi) wprowadziły nową sferę przejrzystości, programowalności i dostępu do globalnego rynku. Jednak pomimo takich rozwoju, wciąż istnieje jedna główna przeszkoda, która ogranicza jego rozwój: jakość wykonania. Wraz z rozwojem DeFi na wielu blockchainach, sieciach warstwy 2 oraz heterogenicznych środowiskach wykonawczych, rzeczywista wydajność w stosunku do teoretycznej wzrosła, w zależności od indywidualnej wydajności handlowej. Konwencjonalne zautomatyzowane twórcy rynku (AMM) i czyste modele książek zamówień na łańcuchu nie mogą zapewnić przewidywalnego i instytucjonalnej jakości wykonania na rozdrobnionych i wrogich rynkach.

To wzbudziło nowe zainteresowanie hybrydowymi projektami rynkowymi, które łączą płynność opartą na AMM z precyzyjnością charakterystyczną dla ksiąg zamówień. Co więcej, skierowało to uwagę na wzmocnione przez AI silniki wykonawcze jako brakujący komponent potrzebny do otwarcia następnego etapu wydajności i przyjęcia DeFi.

Rynki Jednolite: Rynki Jednolite są zaprojektowane tak, aby zająć się tylko jednym aspektem problemu. Rynki Jednolite dla Hybrydowego Projektu Rynek Jednolity Rynki Jednolite są budowane, aby obejmować tylko jeden aspekt problemu.

Od wczesnych dni DeFi, AMM-y były używane do ciągłego zapewniania płynności, eliminując potrzebę centralnych graczy. Zdecentralizowane giełdy szybko się rozwinęły dzięki swojej prostocie i kompozycji. Niemniej jednak literatura akademicka wykazała, że AMM-y o stałej funkcji są strukturalnie nieefektywne, szczególnie na zmiennych rynkach lub dla dużych transakcji, gdzie obserwuje się nieliniowo rosnącą slippage i nieefektywność kapitałową (Angeris et al., 2019).

Zamiast tego, systemy oparte na księgach zamówień mają węższe spready i poprawioną odkrywalność cen, co jest bardziej zgodne z konwencjonalną mikrostrukturą rynku. Jednak stają się dramatycznie wolne, gdy są używane w łańcuchu, z powodu kosztów aktualizacji, problemów z opóźnieniem i podatności na przestawianie transakcji oraz frontrunning. Te cechy zostały pokazane w literaturze MEV jako dyskryminujące wobec regularnych traderów i negatywnie wpływające na jakość wykonania (Daian et al., 2019).

Te kompromisy próbują być rozwiązywane za pomocą modeli hybrydowych AMM-ksiąg zamówień. Hybrydowe projekty oferują bardziej elastyczne środowisko wykonawcze, ponieważ pozwalają AMM-om na zapewnienie podstawowej płynności, a księgom zamówień na oferowanie bardziej przejrzystych informacji o cenach. Niemniej jednak, sukces tego typu systemu nie jest tak bardzo oparty na jego architekturze, jak na sposobie podejmowania decyzji dotyczących ich wykonania.



Wykonanie nie jest już problemem trasowania.

Pierwsze systemy DeFi traktowały wykonanie jako niewiele więcej niż problem trasowania: znajdowanie puli lub miejsca oferującego najlepszą cenę w danym momencie. Ta strategia jest odpowiednia na skalę detaliczną, ale upada, gdy w grę wchodzą instytucje. Uczestnicy rynku o profesjonalnym poziomie nie mierzą wykonania przez cenę, ale przez wynik, który jest sumą wpływu ceny, slippage, czasowania, spójności i prawdopodobieństwa zakończenia.

Wynik wykonania w łańcuchu jest wpływany przez dynamicznie zmieniającą się płynność, zmienne rynki gazowe, czasowanie bloków oraz uczestników wrogich w rywalizacji MEV. Wykonanie w takich sytuacjach jest problemem przewidywalnym, a nie statycznym. Obejmuje to patrzenie w przyszłość na krótkoterminowe trendy rynkowe, w przeciwieństwie do reagowania na migawki bieżących warunków.

To w tej dziedzinie sztuczna inteligencja naprawdę zmienia krajobraz wykonania.

Silniki wykonawcze wzmacniane przez sztuczną inteligencję: Reakcja na przewidywanie.

Silniki wykonawcze wzbogacone o AI przekształcają DeFi z reaktywnego trasowania w trasowanie na poziomie decyzji. Te systemy nie są regulowane przez stałe heurystyki; zamiast tego uczą się ciągle na podstawie danych historycznych i w czasie rzeczywistym, aby ocenić strategie wykonania probabilistycznie.

Najważniejsze możliwości oparte na AI to:

Przewidywanie płynności i zmienności, co pozwala na wcześniejsze dostosowywanie trajektorii wykonania.

Optymalizacja czasowania, która uwzględnia produkcję bloków, zachowanie sekwencerów i przeludnienie.

Zmiana w wyborze strategii adaptacyjnej, dynamicznie między płynnością AMM a wykonaniem księgi zamówień.

Wykonanie, które ma świadomość MEV i zapobiega niekorzystnemu doborowi przez przewidywanie i świadomość sekwencjonowania.

Bieżące badania wskazują, że uczenie się przez wzmacnianie w ustawieniach książki zamówień o ograniczeniach może być skuteczne w tworzeniu polityk wykonania, które są potężniejsze niż stałe polityki, ze względu na ich zdolność do dostosowywania się do endogennych dynamik rynkowych (Cheridito et al., 2025). AI w hybrydowych systemach DeFi nie zastępuje AMM-ów ani ksiąg zamówień; po prostu koordynuje je.

To, co się pojawiło, to zmiana w logice najlepszej ceny na logikę optymalizowania najlepszego wyniku, co blisko przypomina praktyki wykonania na tradycyjnym rynku finansowym (Madhavan, 2000).

Implikacje rynków DeFi na wydajność.

Hybrydowe architektury wykonawcze, które są wzmocnione przez AI, mogą poprawić wydajność DeFi w kilku wymiarach, które są ważne dla uczestników instytucjonalnych:

Zmniejszenie wariancji slippage, co minimalizuje poważne negatywne wyniki.

Stabilizacja w trudniejszych okolicznościach.

Lepsza efektywność kapitałowa, szczególnie dużych transakcji.

Zmniejszenie efektu MEV poprzez przewidywalne i terminowe wykonanie.

Te ulepszenia przybliżają DeFi do poziomów wydajności potrzebnych w profesjonalnych rynkach handlowych, a jednym z głównych przeszkód w przyjęciu instytucjonalnym.

AID: Sztuczna inteligencja jako infrastruktura finansowa.

W tej nowej paradygmacie przykład AID z wzmocnionym przez AI hybrydowym wykonaniem może być postrzegany jako sposób na zrealizowanie infrastruktury podstawowych operacji finansowych w formie wzmocnionego przez AI hybrydowego wykonania, a nie tylko jako optymistyczna powłoka.

Architektura AID integruje sztuczną inteligencję w dane, wykonanie i stos decyzyjny AID. Zamiast postrzegać AI jako dodatek, platforma umieszcza inteligencję w centrum akcji, gdzie może ciągle przeglądać stan rynku, płynności i wskaźników ryzyka oraz finalizować transakcje.

AID jest agregatorem danych, który wykorzystuje swoją warstwę danych do obliczania metryk on-chain, w tym przepływów wolumenu, głębokości płynności, reżimów zmienności i dynamiki zysku. Takie dane są dostarczane do modeli przewidywalnych, które kierują decyzjami wykonawczymi w czasie rzeczywistym. Na poziomie wdrożenia AID umożliwia różnorodne źródła płynności i style wykonania, pozwalając na dynamiczne zrównoważenie płynności AMM i księgi zamówień.

Jako FinTech, największym wkładem AID jest jego skupienie się na spójności i mierzalności wykonania. Uczynienie wykonania infrastrukturą, a nie cechą, AID priorytetuje handel DeFi wśród instytucji, które muszą znać z wyprzedzeniem, kontrolować ryzyko i powtarzać.

Taka strategia reprezentuje szerszy ruch w ekosystemie DeFi. Następna generacja przyjęcia nie będzie wzmocniona drobnymi ulepszeniami w szybkości lub zysku, lecz przez systemy, które mogą zapewnić stabilne wykonanie pod presją.

Przyszłość architektury rynku DeFi to hybryda AMM-ksiąg zamówień, które są kontrolowane przez wzmocnione przez AI silniki wykonawcze. Takie systemy przekształcają wykonanie w reakcyjne ćwiczenie trasowania w proces podejmowania decyzji oparty na wynikach i przewidywaniach.

W miarę jak jakość wykonania pojawia się jako nowy wskaźnik wydajności DeFi, poziom infrastruktury platform, które stają się inteligentne, stanie się standardem. AID jest przykładem tego kierunku, łącząc AI z wykonaniem, inteligencją płynności i oceną ryzyka, jako ilustracja tego, jak mogą być rozwijane zdecentralizowane rynki, aby osiągnąć wydajność instytucji.

Tutaj, wzmocnione przez AI hybrydowe silniki wykonawcze nie są optymalizacją, lecz strukturalnym ulepszeniem podstaw finansowych DeFi.

Odniesienia

Angeris, G., Chitra, T., Kao, H. T., Chiang, R., i Noyes, C. (2019). Analiza UNI rynków Uniswap. arXiv:1911.03380.

Cheridito, P., Dupret, J.-L., i Wu, Z. (2025). ABIDES-MARL: Endogeniczna formacja cen i wykonanie w książce zamówień o ograniczeniach, środowisko uczenia się z wieloma agentami. arXiv:2511.02016.

Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., i Juels, A. (2019). Flash Boys 2.0: Frontrunning, przestawianie transakcji i niestabilność konsensusu w zdecentralizowanych giełdach. Symposium IEEE na temat prywatności i bezpieczeństwa.

Madhavan, A. (2000). Mikrostruktura rynku: Badanie. Journal of Financial Markets, 3(3), 205-258.

AID. (2024-2026). Dokumentacja platformy AID. https://aid-1.gitbook.io/aid.

AID. (2024-2026). Oficjalna strona AID. https://aidav2.com.

AID. (2024-2026). Książki AID. https://medium.com/AIDAv2.