Новая роль искусственного интеллекта в оптимизации ликвидности на блокчейне

Аналитическая перспектива на инфраструктуру следующего поколения

Новая роль искусственного интеллекта в оптимизации ликвидности на блокчейне: аналитическая перспектива на инфраструктуру следующего поколения

Одним из самых последовательных препятствий на пути к развитию децентрализованных финансов (DeFi) остается фрагментация ликвидности и неэффективность исполнения. С ростом рынков на блокчейне через различные блокчейны, слои исполнения и ликвидные среды, традиционная архитектура автоматизированного маркет-мейкинга (AMM) и агрегаторы децентрализованных бирж (DEX) сталкиваются с трудностями в поддержании эффективного, предсказуемого и справедливого исполнения. Концепция искусственного интеллекта (AI) создает совершенно новую парадигму, в которой предсказательное моделирование, адаптивная маршрутизация, оптимизация с учетом секвенсора и основанное на данных исполнение вводятся в основу финансовой инфраструктуры. В этой статье рассматривается новая роль AI в оптимизации ликвидности и анализируется AID.Hyper как пример архитектуры исполнения будущего поколения, который отражает некоторые из самых передовых принципов проектирования, которые в настоящее время появляются в ландшафте DeFi. Архитектура системы примечательна не только из-за концептуальных нововведений, но и благодаря научно обоснованному подходу к решению структурных неэффективностей, которые другие протоколы еще не смогли оперативно реализовать.

Принципы разрешительного доступа, открытости и прозрачности были основой, на которой была построена децентрализованная экономика. Однако этих характеристик недостаточно для обеспечения рыночной эффективности. Структурная проблема фрагментации ликвидности сохраняется: с появлением дополнительных цепочек и сетей второго уровня ликвидность фрагментирована на изолированные карманы. Это рассеяние затрудняет обнаружение цен, усугубляет проскальзывание и предоставляет возможности для участников арбитража и MEV-экстракторов использовать неэффективности за счет обычных пользователей (Ангерис и др., 2021; Дайан и др., 2020). Академическая литература подтверждает, что фрагментация ликвидности напрямую связана с увеличением затрат на исполнение и снижением глубины рынка (Лехар & Парлор, 2021). Это усугубляется внутренними ограничениями моделей AMM, включая формулу постоянного продукта Uniswap (Адамс и др., 2021). Такие модели обеспечивают детерминированное ценообразование и не имеют гибкости для динамической корректировки в соответствии с реальной волатильностью, неожиданными потоками ликвидности или изменениями в поведении трейдеров. В результате пользователи испытывают непостоянное исполнение, особенно когда движения на рынке ускоряются.

Параллельная проблема возникает из ограничений самого слоя исполнения. Транзакции на блокчейне подвержены перегрузке мемпула, временным ограничениям секвенсера, нестабильным рынкам газа и неопределенным задержкам распространения блоков (Шнайдер и др., 2023). Эти характеристики приводят к грубой и нестабильной микроструктуре, что затрудняет оптимальное исполнение сделок. Обычные агрегаторы DEX пытаются смягчить это, сканируя доступные пулы и выбирая наиболее эффективный маршрут в данный момент. Однако из-за статической и ориентированной на прошлое природы их логики они не могут предсказать будущие условия, такие как поступающая волатильность, предсказуемые выходы ликвидности или резкие изменения в арбитражном давлении (Чжанг и др., 2022).

Инновация искусственного интеллекта предоставляет решение, преобразуя исполнение из реактивного в предсказательный паттерн. Системы ИИ обладают уникальной способностью анализировать прошлые ликвидные паттерны, выявлять изменения режимов, предсказывать волатильность, предвосхищать арбитражные возможности и обнаруживать ранние условия проскальзывания (Кумар & Шанкар, 2023). Вместо того чтобы полагаться на фиксированные эвристики, ИИ создает адаптивные модели, которые постоянно обучаются как на цепочечных, так и на внецепочечных информационных сигналах. Обучение с подкреплением позволяет маршрутизирующим движкам оценивать все возможные пути исполнения и корректировать их в реальном времени, в то время как нейронные прогнозные модели предсказывают движения ликвидности до того, как они произойдут. Эта прогностическая способность обозначает существенный сдвиг в логике исполнения DeFi, заменяя жесткие механизмы на основе правил интеллектуальными структурами принятия решений.

В этом контексте архитектурные вклады AID.Hyper выделяются. В отличие от обычных маршрутизирующих систем, интеграция AID.Hyper прогнозирования ликвидности, управляемого ИИ, и исполнения с учетом последовательности демонстрирует уровень системной согласованности, который редко наблюдается в текущей инфраструктуре DeFi. Его способность гармонизировать динамику ликвидности на основе AMM с гранулярностью исполнения в стиле книги заказов представляет собой подход гибридизации, который сильно согласуется с современными академическими выводами, указывающими на то, что ни одна из моделей сама по себе не является достаточной для оптимизации ликвидности в крупных масштабах (Каппони и Цзя, 2021). Таким образом, AID.Hyper можно рассматривать как технически и академически обоснованный прототип того, как могут развиваться структуры гибридного рынка следующего поколения.

AI Liquidity Hub от AID.Hyper не просто отображает существующую среду ликвидности; он прогнозирует будущие состояния, анализируя динамику потоков, сигналы волатильности и модели распределения между цепями. Это позволяет слою исполнения действовать предсказательно, а не реактивно. Тем временем его Двигатель оптимизации последовательности моделирует поведение мемпула, паттерны MEV, вероятности времени блоков и распределение сборов газа. Эта двухуровневая структура помещает AID.Hyper среди немногих протоколов, пытающихся интегрировать макроуровневую ликвидностную информацию с микроуровневыми аналитическими данными по блокам — подход, который в академической литературе обозначен как критически недостающий компонент в текущем исполнении DeFi (Картеа и др., 2021). Способность определять не только где, но и когда должно происходить исполнение является значительным технологическим достижением.

На высоко перегруженных рынках различия во времени на уровне микросекунд могут приводить к значительным изменениям в результатах исполнения (Картеа и др., 2021). Показанная способность AID.Hyper корректировать исполнение в пределах одного блока ставит его на передний план новых дизайнов исполнения, основанных на ИИ. С академической точки зрения, эта адаптивность в блоке особенно примечательна: она соединяет рамки исполнения DeFi с микроструктурами высокочастотной торговли, традиционно наблюдаемыми только в централизованных финансовых системах.

Воздействие ИИ не ограничивается маршрутизацией и временными рамками исполнения. Он также изменяет процессы предоставления ликвидности, позволяя LP принимать обоснованные на данных решения о размещении капитала. Прогностическое моделирование помогает LP оценивать подверженность импермантной потере, определять окна волатильности и оптимизировать размещение концентрированной ликвидности (Лёш и др., 2022). ИИ также усиливает безопасность протокола, обнаруживая аномалии, такие как сигнатуры атак Flash Loans, резкое изъятие ликвидности или нерегулярные маршруты, эффективно функционируя как система раннего предупреждения (Цинь и др., 2021).

В этом более широком контексте подход AID представляет собой академически обоснованную модель для интеграции ИИ в целом как в слои исполнения, так и в управление рисками. Его акцент на прогностическом моделировании, системной координации и многослойной оптимизации отражает сложное понимание недостатков существующей архитектуры DeFi.

Макроэкономические последствия интеграции ИИ значительны. ИИ сокращает арбитражные разрывы, улучшает формирование цен, повышает эффективность капитала и укрепляет окончательность исполнения (Арамонте и др., 2022). Эти системные улучшения не только улучшают опыт для розничных участников, но и ускоряют институциональное принятие, более тесно связывая производительность DeFi с производительностью традиционных финансовых рынков. ИИ позволяет децентрализованным системам вести себя более как интеллектуальные автономные агенты, которые могут воспринимать рыночную структуру и реагировать соответственно.

Однако интеграция ИИ вводит регуляторные и этические соображения. Прозрачность модели становится все более важной, поскольку алгоритмические системы принимают центральное место в финансовом принятии решений (Европейская комиссия, 2021). Пользователи и регуляторы могут требовать объяснимости для решений о маршрутизации, оценках рисков и обновлениях моделей. Справедливый доступ к инструментам исполнения с улучшением ИИ также является другой проблемой; различия в сложности модели или доступности данных могут приводить к неравным торговым результатам. Соблюдение регуляторных норм в разных странах добавляет дополнительную сложность, поскольку модели ИИ взаимодействуют с источниками данных и средами исполнения в нескольких юрисдикциях. Протоколы, такие как AID, включают механизмы управления, которые позволяют сообществу контролировать параметры модели и обновления, проактивно решая эти проблемы.

В заключение, искусственный интеллект представляет собой структурную эволюцию в оптимизации ликвидности на блокчейне. Прогностическое моделирование ликвидности, адаптивное маршрутизирование, исполнение с учетом последовательности и динамическое управление рисками совместно создают более эффективную и устойчивую финансовую экосистему. AID.Hyper демонстрирует, как инфраструктура исполнения, основанная на ИИ, может трансформировать DeFi из реактивной системы в предсказательную, основанную на обучении, торговую площадку. Таким образом, он является одним из самых академически значимых примеров архитектуры децентрализованного рынка следующего поколения.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

Жан, Y., Чен, Z., & Чен, W. (2022). Умное маршрутизирование заказа с использованием машинного обучения: Сравнительное исследование эффективности алгоритмического исполнения. Журнал количественных финансов, 22(4), 721–744. Адамс, H., Цинсмайстер, N., Робинсон, D., & Салем, M. (2021). Uniswap v3 Core. Uniswap Labs.

Ангерис, G., Читра, T., Као, K., & Чианг, R. (2021). Анализ рынков Uniswap. Приложенные финансовые письма, 10(2), 45–60.

Арамонте, S., Хуанг, W., & Шримпф, A. (2022). DeFi и будущее финансов. Обзор BIS.

Бутерин, В. (2021). Концентрированная ликвидность и будущее автоматизированных маркет-мейкеров. Блог Фонда Ethereum.

Каппони, A., & Цзя, R. (2021). Принятие книг заказов в децентрализованных рынках. Колумбийский университет, кафедра промышленной инженерии и операций.

Картеа, Á., Джаймунгаль, S., & Пенальва, J. (2021). Алгоритмическая и высокочастотная торговля. Издательство Кембриджского университета.

Дайан, P., Голдфедер, S., Келл, T., Ли, Y., Чжао, X., Бентов, I., Брейденбах, L., & Жуелс, A. (2020). Flash Boys 2.0: Фронтраннинг, переупорядочивание транзакций и нестабильность консенсуса в децентрализованных биржах. Симпозиум IEEE по безопасности и конфиденциальности, 1–15.

Европейская комиссия. (2021). Предложение о регламенте, устанавливающем гармонизированные правила в области искусственного интеллекта (Закон о искусственном интеллекте).

Кумар, R., & Шанкар, K. (2023). Оптимизация, управляемая ИИ, в автоматизированном маркет-мейкинге: подход с использованием обучения с подкреплением. Журнал финансовой науки данных, 5(1), 78–99.

Лехар, A., & Парлор, C. (2021). О микроструктуре децентрализованных бирж. Журнал финансовой экономики, 142(3), 1464–1491.

Лёш, M., Цинь, K., & Жерве, A. (2022). Динамика предоставления ликвидности в Uniswap v3. ETH Zürich Blockchain Research Institute.

Цинь, K., Чжоу, L., & Жерве, A. (2021). Квантификация рисков и атак децентрализованных финансов: эмпирические данные из Flash Loans. Труды конференции ACM по безопасности компьютерных и коммуникационных систем, 57–75.

Шнайдер, K., Сун, T., & Ледюк, M. (2023). Прогностическое моделирование для рынков блоков: оптимизация решений секвенсера с использованием машинного обучения. arXiv preprint arXiv:2305.01544.

AIDSOCIALFI

https://aidav2.net/download

AIDDEFI : AIDAV2

https://app.aidav2.io/#/?inviteCode=ZIQ40VMC

Официальный сайт: www.aidav2.com

Twitter:https://x.com/aidav2_official?s=21

Telegram: https://t.me/AIDAv2official

Medium: https://medium.com/@AIDAv2

Facebook: https://www.facebook.com/AIDAv2official/

YouTube: https://www.youtube.com/AIDAv2