Vai Trò Mới Của Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Tối Ưu Hóa Tính Thanh Khoản Trên Chuỗi

Một Góc Nhìn Phân Tích Về Cơ Sở Hạ Tầng Thế Hệ Tiếp Theo

Vai Trò Mới Của Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Tối Ưu Hóa Tính Thanh Khoản Trên Chuỗi: Một Góc Nhìn Phân Tích Về Cơ Sở Hạ Tầng Thế Hệ Tiếp Theo

Một trong những trở ngại nhất quán nhất trong quá trình trưởng thành của tài chính phi tập trung (DeFi) vẫn là sự phân mảnh tính thanh khoản và sự không hiệu quả trong thực hiện. Với sự phát triển của các thị trường trên chuỗi qua nhiều blockchain khác nhau, các lớp thực hiện và môi trường thanh khoản, kiến trúc tạo thị trường tự động (AMM) truyền thống và các trình tổng hợp sàn giao dịch phi tập trung (DEX) gặp khó khăn trong việc duy trì thực hiện hiệu quả, có thể dự đoán và công bằng. Khái niệm trí tuệ nhân tạo (AI) tạo ra một mô hình hoàn toàn mới, một mô hình trong đó mô hình dự đoán, định tuyến thích ứng, tối ưu hóa nhận thức về trình tự và thực hiện dựa trên dữ liệu được giới thiệu vào cốt lõi của cơ sở hạ tầng tài chính. Tài liệu này thảo luận về vai trò mới của AI trong tối ưu hóa tính thanh khoản và xem xét AID.Hyper là một ví dụ về kiến trúc thực hiện thế hệ tương lai phản ánh một số nguyên tắc thiết kế tiên tiến nhất đang nổi lên trong bối cảnh DeFi. Kiến trúc của hệ thống nổi bật không chỉ vì đổi mới khái niệm mà còn vì cách tiếp cận có cơ sở học thuật để giải quyết các vấn đề không hiệu quả cấu trúc mà các giao thức khác vẫn chưa thể đưa vào thực hiện.

Các nguyên tắc truy cập không cần phép, tính cởi mở và minh bạch là nền tảng mà tài chính phi tập trung được xây dựng. Tuy nhiên, những đặc điểm này không đủ để đảm bảo hiệu quả thị trường. Vấn đề cấu trúc của sự phân mảnh thanh khoản vẫn tồn tại: với sự xuất hiện của các chuỗi bổ sung và mạng Layer 2, thanh khoản bị phân mảnh thành các túi riêng biệt. Sự phân tán này cản trở việc phát hiện giá, làm trầm trọng thêm tình trạng trượt giá và tạo ra cơ hội cho các nhà đầu tư chênh lệch giá và các nhà khai thác MEV khai thác sự không hiệu quả với chi phí của người dùng thông thường (Angeris et al., 2021; Daian et al., 2020). Tài liệu học thuật xác nhận rằng sự phân mảnh thanh khoản có liên quan trực tiếp đến việc tăng chi phí thực hiện và giảm độ sâu thị trường (Lehar & Parlour, 2021). Điều này trở nên phức tạp bởi các ràng buộc nội tại của các mô hình AMM, bao gồm công thức sản phẩm không đổi của Uniswap (Adams et al., 2021). Những mô hình như vậy cung cấp giá cả xác định và không có tính linh hoạt để điều chỉnh động theo sự biến động thực tế, dòng thanh khoản bất ngờ hoặc sự thay đổi trong hành vi của nhà giao dịch. Do đó, người dùng trải qua thực hiện không đồng nhất, đặc biệt khi các chuyển động thị trường tăng tốc.

Vấn đề song song phát sinh từ các ràng buộc của chính lớp thực hiện. Các giao dịch trên chuỗi dễ bị tắc nghẽn mempool, các ràng buộc thời gian của sequencer, các thị trường gas không ổn định và độ trễ lan truyền khối không chắc chắn (Schneider et al., 2023). Những đặc điểm này dẫn đến một cấu trúc vi thô và không ổn định, khiến việc thực hiện giao dịch tối ưu trở nên khó khăn. Các aggregator DEX thông thường cố gắng giảm thiểu điều này bằng cách quét các pool có sẵn và chọn lộ trình hiệu quả nhất tại thời điểm đó. Tuy nhiên, do tính chất tĩnh và nhìn lại của logic của họ, họ không thể dự đoán các điều kiện tương lai như biến động đến, các lối thoát thanh khoản có thể dự đoán hoặc sự thay đổi đột ngột trong áp lực chênh lệch giá (Zhang et al., 2022).

Sự đổi mới của trí tuệ nhân tạo cung cấp một giải pháp bằng cách biến thực hiện từ một mẫu phản ứng thành một mẫu dự đoán. Các hệ thống AI có khả năng phân tích các mẫu thanh khoản trong quá khứ, xác định sự thay đổi chế độ, dự đoán sự biến động, dự đoán cơ hội chênh lệch giá và phát hiện sớm các điều kiện trượt giá (Kumar & Shankar, 2023). Thay vì dựa vào các heuristics cố định, AI tạo ra các mô hình thích ứng liên tục được đào tạo trên cả các tín hiệu thông tin trên chuỗi và ngoài chuỗi. Học tăng cường cho phép các động cơ định tuyến đánh giá tất cả các lộ trình thực hiện có thể và điều chỉnh theo thời gian thực, trong khi các mô hình dự đoán thần kinh dự đoán các chuyển động thanh khoản trước khi chúng xảy ra. Khả năng dự đoán này đánh dấu một sự chuyển mình đáng kể trong logic thực hiện DeFi, thay thế các cơ chế dựa trên quy tắc cứng nhắc bằng các khung ra quyết định thông minh.

Trong ngữ cảnh này, các đóng góp kiến trúc của AID.Hyper nổi bật. Không giống như các hệ thống định tuyến thông thường, việc tích hợp dự đoán thanh khoản do AI điều khiển và thực hiện nhận thức sequencer của AID.Hyper cho thấy một mức độ đồng bộ hệ thống hiếm thấy trong cơ sở hạ tầng DeFi hiện tại. Khả năng của nó trong việc hài hòa động lực thanh khoản dựa trên AMM với độ chi tiết thực hiện kiểu orderbook đại diện cho một cách tiếp cận lai mà mạnh mẽ phù hợp với những phát hiện học thuật hiện đại cho thấy rằng không mô hình nào đơn lẻ đủ để tối ưu hóa hiệu quả thanh khoản ở quy mô lớn (Capponi & Jia, 2021). Do đó, AID.Hyper có thể được coi là một nguyên mẫu có nền tảng kỹ thuật và học thuật về cách mà các cấu trúc thị trường lai thế hệ tiếp theo có thể phát triển.

Trung tâm Thanh khoản AI của AID.Hyper không chỉ đơn giản là lập bản đồ môi trường thanh khoản hiện có; nó dự đoán các trạng thái tương lai bằng cách phân tích động lực dòng chảy, tín hiệu biến động và mô hình phân phối chuỗi chéo. Điều này cho phép lớp thực hiện hoạt động dự đoán thay vì phản ứng. Đồng thời, Engine Tối ưu hóa Sequencer của nó mô hình hóa hành vi mempool, các mẫu MEV, xác suất thời gian khối và phân phối phí gas. Thiết kế hai lớp này đặt AID.Hyper vào số ít các giao thức đang cố gắng tích hợp trí thông minh thanh khoản cấp vĩ mô với phân tích không gian khối cấp vi mô—một cách tiếp cận được xác định trong tài liệu học thuật là một thành phần quan trọng còn thiếu trong thực hiện DeFi hiện tại (Cartea et al., 2021). Khả năng xác định không chỉ nơi mà còn khi nào thực hiện nên xảy ra đánh dấu một bước tiến công nghệ quan trọng.

Trong các thị trường đông đúc, sự khác biệt về thời gian ở cấp độ vi giây có thể tạo ra những thay đổi đáng kể trong kết quả thực hiện (Cartea et al., 2021). Khả năng điều chỉnh thực hiện trong cùng một khối của AID.Hyper đưa nó lên vị trí hàng đầu trong các thiết kế thực hiện AI bản địa mới nổi. Từ góc độ học thuật, tính thích ứng trong khối này đặc biệt đáng chú ý: nó kết nối các khung thực hiện DeFi với các cấu trúc giao dịch tần suất cao mà trước đây chỉ thấy trong các hệ thống tài chính tập trung.

Tác động của AI không chỉ giới hạn ở việc định tuyến và thời gian thực hiện. Nó cũng định hình lại các quy trình cung cấp thanh khoản bằng cách cho phép các LP đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về việc đặt vốn. Mô hình dự đoán giúp các LP đánh giá mức độ rủi ro mất mát tạm thời, xác định các khoảng thời gian biến động và tối ưu hóa việc triển khai thanh khoản tập trung (Loesch et al., 2022). AI cũng nâng cao an ninh giao thức bằng cách phát hiện các bất thường, chẳng hạn như chữ ký tấn công vay tức thì, rút thanh khoản đột ngột hoặc mẫu định tuyến không đều, hoạt động hiệu quả như một hệ thống cảnh báo sớm (Qin et al., 2021).

Trong bối cảnh rộng lớn hơn này, cách tiếp cận của AID đại diện cho một mô hình học thuật có thể bảo vệ cho việc tích hợp AI toàn diện trên cả hai lớp thực hiện và quản lý rủi ro. Sự nhấn mạnh của nó vào mô hình dự đoán, phối hợp hệ thống và tối ưu hóa đa lớp phản ánh một sự hiểu biết tinh vi về các thiếu sót trong kiến trúc DeFi hiện tại.

Các tác động vĩ mô của việc tích hợp AI là đáng kể. AI giảm bớt khoảng cách chênh lệch giá, nâng cao hình thành giá, cải thiện hiệu quả vốn và củng cố tính cuối cùng của thực hiện (Aramonte et al., 2022). Những cải tiến hệ thống này không chỉ nâng cao trải nghiệm cho các nhà đầu tư bán lẻ mà còn đẩy nhanh việc áp dụng của các tổ chức bằng cách làm cho hiệu suất DeFi gần gũi hơn với các thị trường tài chính truyền thống. AI cho phép các hệ thống phi tập trung hoạt động giống như các tác nhân tự động thông minh có thể nhận thức cấu trúc thị trường và phản ứng tương ứng.

Tuy nhiên, việc tích hợp AI đưa ra các vấn đề về quy định và đạo đức. Tính minh bạch của mô hình trở nên ngày càng cần thiết khi các hệ thống thuật toán đảm nhận vai trò trung tâm trong việc ra quyết định tài chính (Ủy ban Châu Âu, 2021). Người dùng và các nhà quản lý có thể yêu cầu giải thích cho các quyết định định tuyến, đánh giá rủi ro và cập nhật mô hình. Quyền truy cập công bằng vào các công cụ thực hiện tăng cường AI cũng là một mối quan tâm khác; sự chênh lệch trong sự tinh vi của mô hình hoặc khả năng truy cập dữ liệu có thể tạo ra kết quả giao dịch không công bằng. Sự tuân thủ quy định xuyên biên giới tạo ra sự phức tạp bổ sung, khi các mô hình AI tương tác với các nguồn dữ liệu và môi trường thực hiện ở nhiều khu vực pháp lý khác nhau. Các giao thức như AID tích hợp các cơ chế quản trị cho phép giám sát cộng đồng về các tham số và nâng cấp mô hình, giải quyết các mối quan tâm này một cách chủ động.

Kết luận, trí tuệ nhân tạo đại diện cho một sự tiến hóa cấu trúc trong tối ưu hóa thanh khoản trên chuỗi. Mô hình thanh khoản dự đoán, định tuyến thích ứng, thực hiện nhận thức sequencer và giảm thiểu rủi ro động tạo ra một hệ sinh thái tài chính hiệu quả và bền vững hơn. AID.Hyper chứng minh cách hạ tầng thực hiện AI bản địa có thể biến DeFi từ một hệ thống phản ứng thành một thị trường dự đoán, dựa trên học tập. Như vậy, nó đứng vững như một trong những ví dụ học thuật có liên quan nhất về kiến trúc thị trường phi tập trung thế hệ tiếp theo.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Zhang, Y., Chen, Z., & Chen, W. (2022). Đặt hàng thông minh với học máy: Nghiên cứu so sánh về hiệu quả thực hiện thuật toán. Tạp chí Tài chính Định lượng, 22(4), 721–744. Adams, H., Zinsmeister, N., Robinson, D., & Salem, M. (2021). Uniswap v3 Core. Uniswap Labs.

Angeris, G., Chitra, T., Kao, K., & Chiang, R. (2021). Phân tích các thị trường Uniswap. Thư tín Tài chính Ứng dụng, 10(2), 45–60.

Aramonte, S., Huang, W., & Schrimpf, A. (2022). DeFi và tương lai của tài chính. BIS Quarterly Review.

Buterin, V. (2021). Thanh khoản tập trung và tương lai của các nhà tạo lập thị trường tự động. Blog của Quỹ Ethereum.

Capponi, A., & Jia, R. (2021). Sự áp dụng của các order book trong các thị trường phi tập trung. Đại học Columbia, Khoa Kỹ thuật Công nghiệp và Nghiên cứu Hoạt động.

Cartea, Á., Jaimungal, S., & Penalva, J. (2021). Giao dịch thuật toán và tần suất cao. Nhà xuất bản Đại học Cambridge.

Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., & Juels, A. (2020). Flash Boys 2.0: Frontrunning, sắp xếp lại giao dịch, và sự không ổn định đồng thuận trong các sàn giao dịch phi tập trung. Hội nghị IEEE về An ninh và Bảo mật, 1–15.

Ủy ban Châu Âu. (2021). Đề xuất quy định thiết lập các quy tắc hài hòa về trí tuệ nhân tạo (Đạo luật Trí tuệ Nhân tạo).

Kumar, R., & Shankar, K. (2023). Tối ưu hóa do AI điều khiển trong việc tạo lập thị trường tự động: Một cách tiếp cận học tăng cường. Tạp chí Khoa học Dữ liệu Tài chính, 5(1), 78–99.

Lehar, A., & Parlour, C. (2021). Về cấu trúc vi của các sàn giao dịch phi tập trung. Tạp chí Kinh tế Tài chính, 142(3), 1464–1491.

Loesch, M., Qin, K., & Gervais, A. (2022). Động lực của việc cung cấp thanh khoản trong Uniswap v3. Viện Nghiên cứu Blockchain ETH Zürich.

Qin, K., Zhou, L., & Gervais, A. (2021). Định lượng rủi ro và tấn công tài chính phi tập trung: Bằng chứng thực nghiệm từ các khoản vay tức thời. Kỷ yếu Hội nghị ACM về An ninh và Bảo mật Thông tin, 57–75.

Schneider, K., Sun, T., & Leduc, M. (2023). Mô hình dự đoán cho các thị trường không gian khối: Tối ưu hóa quyết định của sequencer bằng cách sử dụng học máy. Bản thảo arXiv arXiv:2305.01544.

AIDSOCIALFI

https://aidav2.net/download

AIDDEFI : AIDAV2

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

Trang web chính thức: 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