veDAO研究院：AI如何影響Web3？

TrendX研究院

特邀专栏作者

2023-06-13 14:00 (UTC+8)

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從ChatGPT出現到現在,AI逐漸深入各個領域，現在，AI開始進入Web3，並對全行業產生影響力。

AI總結

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從ChatGPT出現到現在,AI逐漸深入各個領域，現在，AI開始進入Web3，並對全行業產生影響力。

在AI 語境下，the only certainty is uncertain。人們喜歡確定的東西，但由AI 帶來的這種不確定，在科技發展的大潮之下，並不可逆。樂觀者認為AI 的出現會給整個世界帶來難以想像的降本增效的幫助。悲觀者則認為AI 會對當前個行業的遊戲規則帶來深刻的影響，並因此會帶來大量的失業。

但不管怎麼說，從ChatGPT 出現到現在，人們對AI 的看法從驚訝和擔憂已經逐漸接納。人們似乎意識到，無論歡迎還是排斥，AI 毫無爭議的將要深入到人們的各個領域中，並憑藉自身的機制和潛力對各個行業帶來顛覆。

現在，AI 開始進入Web3，並對全行業產生影響力。

OneKey 前創始人王一石在推特上表示：Web3的敘事已經從加密貨幣轉向AI。王一石的觀點並非個例，Web3行業內有很多人都認為，AI 對Web3的影響是巨大的，尤其是NFT 和GameFi 領域，AIGC 概念的出現，意味著在內容創作方面有了全新的範式。從PGC（Professionally Generated Content，專業者生產內容）到UGC（User Generated Content 用戶生產內容），再到現在的AIGC，將內容創作的工作交給程序。

除了AIGC 對Web3內容方面帶來的影響外，事實上，AI 對於Web3的影響比我們想像的要深遠。

AI 正在“整頓”Web3

AI 對Web3的“整頓”來自於兩個方面：一方面是，AI 技術的出現，分散了資本對Web3的注意力。

在AI 出現之前，Web3一度成為VC 和機構眼裡的香餑餑，各行各業也都推出了各種類Web3概念（比如數字藏品、元宇宙）等來充當噱頭。但在AI 出現之後，這一情況發生的改變。

在機構眼裡，AIGC 至少比Web3看起來更靠譜，至少是個實際的東西，而不是需要預見的概念。機構的興趣正在發生轉移，再加上熊市與監管等其他原因。據陀螺研究院統計，Web3領域今年3 月全球融資事件發生86 其，金額為56.76 億元，同比去年下降47.98% 。

資金，正在從Web3領域離開，轉而進入AI。

而“整頓”的另一方面則是：AI 的出現，使得Web3領域機制和邏輯正在發生改變。 Web3項目開始側重於在自身生態中添加AI 的要素。部分項目開始演變至少要有AI 概念或者至少要有GPT 接口才能拿得出手。我們可以把這一現象視為AI 對於Web3世界的“整頓”，也可以看做Web3世界基於AI 強勢“入侵”的自我應對手段。

於是便有了AI Web3概念的出現。在AI 與Web3的融合過程中，市場上也湧現出了許多不同的產品，大致可以將這些產品分為兩類：一類是基於項目本身方向，添加AI 要素。這類產品往往在自身產品基礎上，介入一些AI 工具的接口，並在對外PR 時，著重強調AI 對產品的賦能和推動作用。比如AIGOGE。

AI+Web3的另一種結合則是奔著降本增效的思路去做的，主打AI+交易策略的Pionex；主打AI+基礎設施建設的Getch、Cortex、SingularityNET；側重AI+金融預測的Numerai 等等。

不同AI 概念的Web3產品的湧現，反映出市場和資本對於該類型產品的青睞，比如4 月18 日推出的AIDOGE 幣種2 天內上漲218.50% 。（Fetch.ai） FET、SingularityNET （AGIX）、Ocean Protocol（Ocean）等項目代幣在90 天內分別增長110% 、 61.53% 、 66.67% 。

在AI Web3概念二級市場火熱的同時，一級市場表現更加喜人。今年以來，AI Web3概念產品也是接連斬獲融資，今年3 月29 日，Fetch.ai 便獲得了來自SWF Labs 的4000 萬美元投資。

目前來看，AI+Web3概念，在未來似乎會成為一個主要的趨勢，那麼在此，veDAO 研究院整理了AI 可能會對Web3帶來變革的不同賽道進行了梳理，以供參考。

AI 賦能Web3不同賽道

基於AI 的交易策略

基於ChatGPT 的流動性挖了策略的一般思路是利用ChatGPT 模型對市場行情進行預測，以決定是否參與流動性挖礦並選擇最佳時機。

AI 對交易策略帶來的作用：

數據收集：使用API 從交易所獲得流動性挖礦所需數據，例如交易對的價格、成交量、流動性提供量和吸引量等。
數據預處理：對收集到的數據進行清晰、轉換和標準化處理，以便後續的分析和建模。
建立ChatGPT 模型：使用訓練好的ChatGPT 模型對歷史數據進行分析，預測當前和未來的流動性挖礦趨勢和收益。
風險控制：基於ChatGPT 的預測結果，制定風險控制策略，例如設置止損和止盈條件、控制交易量等，以保護投資者的利益。
實施交易策略：根據ChatGPT 模型的預測結果、制定交易策略、例如選擇交易對、決定交易時機、設置交易價格等。
交易執行：根據交易策略執行交易，AI 系統自動執行將資金投入挖礦，並獲得預期收益。
監測和優化：定期監測交易結果和模型表現，對策略進行優化和調整，以保持良好的投資收益和風險控制效果。

基於AI 的情感分析策略

該策略基於ChatGPT 的自然語言處理能力，通過分析新聞報導、社交媒體帖子等文本數據，對市場情緒進行情感分析。當大多數文本中的情感傾向為“積極”或“買入”時，交易策略可能會選擇買入；反之亦然。

該策略的實現需要收集市場相關的文本數據，並對這些數據進行清洗、分析和建模。對於情感分析模型的建模可以採用監督學習算法，使用標註好的訓練數據進行訓練，以預測文本的情感傾向。交易策略的製定可以根據模型的預測結果，結合市場趨勢等因素進行調整。

基於AI 的交易策略分析

該策略基於ChatGPT 對於交易策略文本描述的理解能力，對交易策略進行分析和評估。例如，對交易策略的回測結果、歷史收益率等進行分析，以評估策略的有效性和可靠性，並據此制定交易策略。對於交易策略的分析和評估可以採用機器學習算法，通過模型的訓練和優化來預測策略的收益率和風險。交易策略的製定可以根據模型的預測結果，結合試產趨勢等因素進行調整。

基於AI 的資產組合管理

基於ChatGPT 的資產組合管理工具可以使用自然語言處理技術幫助用戶更好地管理資產組合，優化資產配置和風險控制，同時在投資決策方案提供更加準確的預測和建議。可以做到：

自動化資產分析和選幣：利用ChatGPT 的自然語言處理結束，分析和評估各種資產的基本面、市場情況以及宏觀經濟因素等，從而自動選出合適的投資標的，降低錯誤決策的風險。

資產組合優化：通過ChatGPT 預測市場趨勢和風險，為用戶提供資產組合優化建議，實現風險分散和收益最大化。

自動化交易執行：基於ChatGPT 的交易決策模型，自動化執行買賣交易，實現資產的實時調整和優化，同時降低人為乾預的風險。

基於AI 的模擬交易工具（AI Demo Account）

基於AI 的模擬加密貨幣交易工具是一種虛擬的交易平台，基於AI 算法、模擬真實的加密貨幣市場環境，並提供虛擬資金讓用戶進行模擬交易。用戶可以通過在平台學習加密貨幣交易，制定交易策略並進行模擬交易，無需承擔真實交易中的風險，讓更多用戶在體驗AI 功能的同時，也能實現自我投資水平的進階。

DEX+AI 可行的方向：

輔助決策:交易數據的分析和挖掘，提供更準確全面的市場分析和預測，幫助交易者做出更明智的投資決策。

優化資產組合管理：AI 技術可以通過對用戶的投資偏好、風險承受能力、歷史交易數據等信息的分析，為用戶提供更加個性化、高效的資產組合管理服務。
改善用戶體驗：AI 技術可以通過智能客服、智能推薦、智能問答等方式，為用戶提供更加智能、快捷、貼心的交易服務體驗，提高用戶滿意度和忠誠度。
投資信息蒐集：Al 可以幫助提供輿情，情緒，風險信息。
價格預測：AI 可以使用大數據和機器學習等技術來分析市場數據，以預測加密貨幣價格的走勢，幫助用戶做出更明智的投資決策。
交易決策:人工智能可以使用自動化交易系統來執行交易決策，例如基於預設的規則和策略進行交易，從而減少人為因素對交易的影響。

AI 安全：

欺詐分析：AI 技術可以通過人工智能監測和分析網絡流量、識別和預防網絡攻擊和欺詐行為，提高Dex 的安全性和可信度。
合約審計：AI 技術可以幫助優化智能合約的編寫和部署，提高其代碼的質量和可靠性;還可以幫助監測和預防惡意行為，減少Dex 的風險和漏洞。
信用分析:利用大數據和機器學習等技術，人工智能可以對客戶的信用歷史、財務狀況、社交網絡、行為數據等多維度信息進行分析，以評估客戶的信用風險水平。人工智能可以使用大數據和機器學習算法來分析客戶的信用歷史、財務狀況和其他相關數據，以評估客戶的風險水平。以預測客戶的違約風險。
詐騙檢測：人工智能可以使用自然語言處理和圖像識別技術來分析客戶的交易記錄和其他行為數據，以檢測潛在的詐騙行為。
交易監控:人工智能可以使用實時數據分析技術來監控交易活動，以識別潛在的異常交易行為。
風險管理：基於ChatGPT 的風險管理系統是一種利用自然語言處理技術來分析惡化評估金融市場風險的系統。可以通過對金融數據和實時市場新聞的分析，生成對市場風險的預測和警示，幫助投資者更好的管理風險。

提高交易速度和效率：通過AI 技術對交易流程進行優化(比如最佳路由選擇)，可以減少交易擁堵、降低交易成本，並加速交易完成時間。

解決當前DEX 幾大問題：

流動性不足：DEX 相對於CEX 的交易量較小，導致流動性不足，成交價格容易受到市場波動的影響。使用AI 技術可以提高交易機器人的智能化程度，從而提高交易效率和盈利能力，增加交易量和流動性。
安全性問題：DEX 由於去中心化特性，交易過程中存在安全風險，例如資產被盜、合約漏洞等。使用AI 技術可以提高風險控制能力，實現智能風控和安全監測，預防風險事件發生。
總結：
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