veDAO 연구소: AI는 Web3에 어떤 영향을 미칩니까?
AI의 맥락에서 유일한 확실성은 불확실합니다. 사람들은 어떤 것을 좋아하지만 AI가 가져온 불확실성은 기술 발전의 흐름에 따라 돌이킬 수 없습니다. 낙관론자들은 AI의 출현이 전 세계에 비용을 절감하고 효율성을 높이는 데 상상할 수 없는 도움을 줄 것이라고 믿습니다. 비관론자들은 AI가 현재 산업의 게임 규칙에 지대한 영향을 미칠 것이며 따라서 많은 실업을 가져올 것이라고 믿습니다.
그러나 어쨌든 ChatGPT의 등장부터 현재에 이르기까지 AI에 대한 사람들의 시선은 점차 놀라움과 우려로 받아들여졌습니다. 환영하든 거부하든 인공지능이 인간의 모든 분야에 깊숙이 파고들고 고유한 메커니즘과 잠재력으로 다양한 산업에 혼란을 가져올 것임을 사람들은 깨닫고 있는 것 같습니다.
이제 AI는 Web3에 진입하기 시작했고 전체 산업에 영향을 미치고 있습니다.
OneKey의 전 설립자 Wang Yishi는 트위터에서 다음과 같이 말했습니다. Web3의 내러티브는 암호화폐에서 AI로 이동했습니다. Wang Yishi의 관점은 혼자가 아닙니다.Web3 업계의 많은 사람들은 AI가 특히 NFT 및 GameFi 분야에서 Web3에 큰 영향을 미친다고 믿습니다.AIGC 개념의 출현은 콘텐츠에 새로운 패러다임이 있음을 의미합니다. 창조. PGC(Professional Generated Content, 전문적으로 제작된 콘텐츠)에서 UGC(User Generated Content, 사용자 생성 콘텐츠), 이제 AIGC까지 콘텐츠 제작 작업은 프로그램에 맡겨집니다.
Web3 콘텐츠에 대한 AIGC의 영향 외에도 실제로 Web3에 대한 AI의 영향은 우리가 상상한 것보다 더 심오합니다.
AI는 Web3를 "수정"하고 있습니다.
AI의 Web3 "교정"은 두 가지 측면에서 비롯됩니다. 한편으로는 AI 기술의 출현으로 Web3에서 자본이 분산되었습니다.
AI가 등장하기 전에 Web3는 한때 VC와 기관의 눈에 달콤한 과자가 되었으며 모든 계층은 속임수로 다양한 Web3 개념(예: 디지털 컬렉션, Metaverse)을 출시했습니다. 하지만 AI 등장 이후 상황은 달라졌다.
기관의 눈에는 AIGC가 적어도 Web3보다 더 안정적으로 보입니다. 적어도 그것은 예측해야 할 개념이 아니라 실용적인 것입니다. 제도적 관심이 바뀌고 있으며, 다른 이유로 약세장과 규제도 변화하고 있습니다. 자이로연구소 통계에 따르면 올해 3월 웹3 분야 글로벌 파이낸싱 행사는 86건으로 전년 동기 대비 47.98% 감소한 56억7600만 위안 규모다.
펀딩, Web3 공간을 떠나 AI로 들어가고 있습니다.
"수정"의 또 다른 측면은 AI의 출현이 Web3 도메인의 메커니즘과 논리를 변화시키고 있다는 것입니다. Web3 프로젝트는 자체 생태계에 AI 요소를 추가하는 데 집중하기 시작했습니다. 일부 프로젝트는 진화하기 시작했으며 최소한 AI 개념 또는 최소한 GPT 인터페이스를 얻을 수 있습니다. 우리는 이러한 현상을 Web3 세계에 대한 AI의 "교정" 또는 Web3 세계에서 AI의 강력한 "침략"에 기반한 자기 대응 방법으로 간주할 수 있습니다.
그래서 AI Web3라는 개념이 등장하게 된 것입니다. AI와 Web3의 통합 과정에서 다양한 제품이 시장에 등장했는데, 이러한 제품은 크게 두 가지 범주로 나눌 수 있습니다. 하나는 프로젝트 자체의 방향을 기반으로 AI 요소를 추가하는 것입니다. 이러한 유형의 제품은 자체 제품을 기반으로 일부 AI 도구 인터페이스를 통합하는 경우가 많으며 외부 홍보 시 제품에 대한 AI 권한 부여 및 홍보를 강조합니다. AIGOGE와 같은.
AI+Web3의 또 다른 조합은 비용을 줄이고 효율성을 높이는 것입니다.Pionex는 AI+트레이딩 전략에 중점을 둡니다.
AI 개념이 다른 Web3 제품의 등장은 이러한 유형의 제품에 대한 시장과 자본의 호의를 반영합니다.예를 들어, 4월 18일에 출시된 AIDOGE 통화는 2일 이내에 218.50% 증가했습니다. (Fetch.ai) FET, SingularityNET(AGIX), Ocean Protocol(Ocean) 및 기타 프로젝트 토큰은 90일 이내에 각각 110%, 61.53% 및 66.67% 증가했습니다.
AI Web3 개념의 2차 시장이 뜨겁다면 1차 시장의 성과는 더욱 뿌듯하다. 올해 초부터 AI Web3 컨셉 제품도 속속 펀딩을 받았고, 올해 3월 29일 Fetch.ai는 SWF Labs로부터 4000만 달러의 투자를 받았다.
현재 AI+Web3의 개념은 미래의 주요 트렌드가 될 것으로 보입니다. 따라서 여기에서 veDAO Institute는 AI가 참조를 위해 Web3에 변경 사항을 가져올 수 있는 다양한 트랙을 분류합니다.
AI는 Web3의 다양한 트랙을 지원합니다.
AI 기반 거래 전략
ChatGPT 기반 유동성 마이닝 전략의 일반적인 아이디어는 ChatGPT 모델을 사용하여 시장 상황을 예측하여 유동성 마이닝 참여 여부를 결정하고 최적의 시간을 선택하는 것입니다.
거래 전략에서 AI의 역할:
데이터 수집: API를 사용하여 거래 쌍의 가격, 거래량, 유동성 공급 및 유치 등 거래소에서 유동성 채굴에 필요한 데이터를 얻습니다.
데이터 전처리: 후속 분석 및 모델링을 위해 수집된 데이터를 지우고 변환하고 표준화합니다.
ChatGPT 모델 설정: 학습된 ChatGPT 모델을 사용하여 과거 데이터를 분석하고 현재 및 미래의 유동성 채굴 동향과 이점을 예측합니다.
위험 통제: ChatGPT의 예측 결과를 바탕으로 손절매 및 이익 실현 조건 설정, 거래량 통제 등과 같은 위험 통제 전략을 수립하여 투자자의 이익을 보호합니다.
거래 전략 구현: 거래 쌍 선택, 거래 기회 결정, 거래 가격 설정 등과 같은 ChatGPT 모델의 예측 결과를 기반으로 거래 전략을 수립합니다.
트랜잭션 실행: 트랜잭션 전략에 따라 트랜잭션을 실행하면 AI 시스템이 자동으로 채굴에 대한 자금 투자를 실행하고 예상 수입을 얻습니다.
모니터링 및 최적화: 거래 결과 및 모델 성능을 정기적으로 모니터링하고 전략을 최적화 및 조정하여 우수한 투자 수익 및 위험 제어 효과를 유지합니다.
AI 기반 감성 분석 전략
ChatGPT의 자연어 처리 능력을 기반으로 뉴스 보도, SNS 게시물 등의 텍스트 데이터를 분석해 시장 심리에 대한 감성 분석을 하는 전략이다. 거래 전략은 텍스트 대부분의 정서가 "긍정적"이거나 "매수"일 때 매수를 선택할 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다.
이 전략의 실현을 위해서는 시장 관련 텍스트 데이터의 수집과 이러한 데이터의 정리, 분석 및 모델링이 필요합니다. 감정 분석 모델의 모델링을 위해 지도 학습 알고리즘을 사용하여 레이블이 지정된 학습 데이터를 훈련하여 텍스트의 감정 경향을 예측할 수 있습니다. 거래 전략의 공식화는 시장 추세 및 기타 요인과 결합된 모델의 예측 결과에 따라 조정될 수 있습니다.
AI 기반 트레이딩 전략 분석
이 전략은 거래 전략의 텍스트 설명을 이해하는 ChatGPT의 능력을 기반으로 거래 전략을 분석하고 평가합니다. 예를 들어, 백 테스트 결과와 거래 전략의 과거 수익률을 분석하여 전략의 효과와 신뢰성을 평가하고 그에 따라 거래 전략을 수립합니다. 거래 전략의 분석 및 평가를 위해 기계 학습 알고리즘을 사용하여 모델 교육 및 최적화를 통해 전략의 수익률과 위험을 예측할 수 있습니다. 모델의 예측 결과에 따라 시작 생산 동향과 같은 요소를 결합하여 거래 전략의 공식화를 조정할 수 있습니다.
AI 기반 포트폴리오 관리
ChatGPT 기반 자산 포트폴리오 관리 도구는 자연어 처리 기술을 사용하여 사용자가 자산 포트폴리오를 더 잘 관리하고 자산 배분 및 위험 제어를 최적화하며 투자 의사 결정에서 보다 정확한 예측 및 제안을 제공할 수 있도록 지원합니다. 할수있다:
자동화된 자산 분석 및 통화 선택: ChatGPT의 자연어 처리를 사용하여 다양한 자산의 펀더멘털, 시장 상황 및 거시경제 요인을 분석 및 평가하여 적합한 투자 대상을 자동으로 선택하고 잘못된 결정의 위험을 줄입니다.
자산 포트폴리오 최적화: ChatGPT를 통해 시장 동향 및 위험을 예측하고 사용자에게 자산 포트폴리오 최적화 제안을 제공하며 위험 분산 및 수익 극대화를 달성합니다.
자동화된 거래 실행: ChatGPT의 거래 의사 결정 모델을 기반으로 자동으로 구매 및 판매 거래를 실행하고 자산의 실시간 조정 및 최적화를 실현하며 인간 개입의 위험을 줄입니다.
AI 기반 모의 거래 도구(AI Demo Account)
AI 기반 모의 암호화폐 거래 도구는 AI 알고리즘을 기반으로 실제 암호화폐 시장 환경을 시뮬레이션하고 사용자가 모의 거래를 할 수 있도록 가상 자금을 제공하는 가상 거래 플랫폼이다. 사용자는 플랫폼에서 암호화폐 거래를 배우고, 거래 전략을 수립하고, 실제 거래에서 위험을 감수하지 않고 모의 거래를 수행할 수 있어 더 많은 사용자가 AI 기능을 경험하고 자체 투자 수준의 향상을 실현할 수 있습니다.
DEX+AI의 가능한 방향:
보조 의사 결정: 거래 데이터의 분석 및 마이닝, 보다 정확하고 포괄적인 시장 분석 및 예측을 제공하고 거래자가 정보에 입각한 투자 결정을 내리도록 돕습니다.
자산 포트폴리오 관리 최적화: AI 기술은 사용자의 투자 선호도, 위험 허용 범위, 과거 거래 데이터 및 기타 정보를 분석하여 사용자에게 보다 개인화되고 효율적인 자산 포트폴리오 관리 서비스를 제공할 수 있습니다.
사용자 경험 향상: AI 기술은 스마트 고객 서비스, 스마트 추천, 스마트 질문 및 답변 등을 통해 사용자에게 더 스마트하고 빠르고 사려 깊은 거래 서비스 경험을 제공하고 사용자 만족도와 충성도를 높일 수 있습니다.
투자 정보 수집: Al은 여론, 정서 및 위험 정보를 제공하는 데 도움을 줄 수 있습니다.
가격 예측: AI는 빅 데이터 및 기계 학습과 같은 기술을 사용하여 시장 데이터를 분석하여 암호 화폐 가격 추세를 예측하고 사용자가 보다 정보에 입각한 투자 결정을 내릴 수 있도록 도울 수 있습니다.
거래 결정: 인공 지능은 자동화된 거래 시스템을 사용하여 미리 설정된 규칙 및 전략에 따라 거래하는 것과 같은 거래 결정을 실행함으로써 거래에 대한 인적 요소의 영향을 줄일 수 있습니다.
AI 안전:
사기 분석: AI 기술은 인공 지능을 통해 네트워크 트래픽을 모니터링 및 분석하고 네트워크 공격 및 사기 행위를 식별 및 방지하며 Dex의 보안 및 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.
계약 감사: AI 기술은 스마트 계약의 작성 및 배포를 최적화하고 코드의 품질과 안정성을 개선하며 악의적인 행동을 모니터링 및 방지하고 Dex의 위험과 취약성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.
신용 분석: 인공 지능은 빅 데이터 및 기계 학습과 같은 기술을 사용하여 고객 신용 기록, 재정 상태, 소셜 네트워크, 행동 데이터 및 기타 다차원 정보를 분석하여 고객의 신용 위험 수준을 평가할 수 있습니다. AI는 빅 데이터 및 기계 학습 알고리즘을 사용하여 고객의 신용 기록, 재정 상태 및 기타 관련 데이터를 분석하여 고객의 위험 수준을 평가할 수 있습니다. 고객의 기본 위험을 예측합니다.
사기 탐지: AI는 자연어 처리 및 이미지 인식 기술을 사용하여 고객 거래 기록 및 기타 행동 데이터를 분석하여 잠재적인 사기를 탐지할 수 있습니다.
트랜잭션 모니터링: 인공 지능은 실시간 데이터 분석 기술을 사용하여 잠재적인 비정상적인 트랜잭션 동작을 식별하기 위해 트랜잭션 활동을 모니터링할 수 있습니다.
위험 관리: ChatGPT 기반 위험 관리 시스템은 자연어 처리 기술을 사용하여 악화를 분석하고 금융 시장 위험을 평가하는 시스템입니다. 재무 데이터 및 실시간 시장 뉴스 분석을 통해 시장 위험에 대한 예측 및 경고를 생성하여 투자자가 위험을 보다 잘 관리할 수 있도록 합니다.
트랜잭션 속도 및 효율성 향상: AI 기술을 통해 트랜잭션 프로세스(예: 최적 라우팅)를 최적화하면 트랜잭션 정체를 줄이고 트랜잭션 비용을 줄이며 트랜잭션 완료 시간을 단축할 수 있습니다.
현재 DEX의 몇 가지 주요 문제 해결:
유동성 부족: CEX에 비해 DEX의 거래량이 상대적으로 적어 유동성이 부족하고 거래 가격이 시장 변동에 쉽게 영향을 받습니다. AI 기술을 사용하면 거래 로봇의 지능을 향상시켜 거래 효율성과 수익성을 개선하고 거래량과 유동성을 높일 수 있습니다.
보안 문제: DEX의 탈중앙화 특성으로 인해 거래 과정에서 자산 도용, 계약 허점 등과 같은 보안 위험이 있습니다. AI 기술을 사용하면 위험 제어 기능을 개선하고 지능형 위험 제어 및 안전 모니터링을 실현하며 위험 이벤트 발생을 방지할 수 있습니다.
열악한 사용자 경험: DEX의 사용자 인터페이스는 CEX보다 단순하고 사용자 경험이 좋지 않습니다. AI 기술을 사용하면 사용자 개인화 서비스 기능을 향상하고 지능적인 고객 관계 및 추천 시스템을 실현하며 사용자 경험을 향상시킬 수 있습니다.
요약하다:
요약하다:
일반적으로 AI의 출현은 단순한 신기술이 아니라 새로운 개념과 새로운 영역으로, 전체 사회의 기본 작동 논리에 일련의 반복과 심지어 전복을 가져올 것입니다. Web3 세계에서도 마찬가지입니다. AI와 Web3의 관계는 단순히 개념을 통합하거나 특정 프로젝트에 AI 도구를 추가하는 데 국한되지 않습니다. 대신 Web3의 기본 논리로 직접 이동하여 Web3의 모든 동작에 AI 존재의 의미를 부여하여 Web3를 보다 효율적이고 스마트하게 만듭니다.
🔴투자는 위험합니다. 프로젝트는 참고용일 뿐이며 위험은 스스로 부담하세요🔴
팔로우
veDAO는 DAO가 이끄는 분산형 투자 및 금융 플랫폼입니다.업계에서 가장 가치 있는 정보를 발견하는 데 전념할 것입니다.디지털 암호화 분야의 기본 논리와 최첨단 트랙을 파헤치는 데 열심입니다. 조직에서 책임을 다하고 보상을 받을 수 있습니다.
Website： http://www.vedao.com/
🔴투자는 위험합니다. 프로젝트는 참고용일 뿐이며 위험은 스스로 부담하세요🔴
