BTC

$96,000

5.73%

ETH

$3,521.91

3.97%

HTX

$0.{5}2273

5.23%

SOL

$198.17

3.05%

BNB

$710

3.05%

简体中文

繁體中文

English

Tiếng Việt

한국어

日本語

ภาษาไทย

Türkçe

Partnered With:

IOSG Ventures: Đi sâu vào DeFi mới và mở khóa tiềm năng của dữ liệu

IOSG Ventures

Đọc bài viết này mất 31 phút

Suy nghĩ về sự phát triển trong tương lai của DeFi.

Tác giả gốc: Momir@IOSG Ventures

Hợp đồng thông minh có những hạn chế vì chúng thiếu khả năng tương tác với khả năng của môi trường, điều này hạn chế tiềm năng phát triển của các ứng dụng phi tập trung (dApps). Để triển khai các chức năng ngày càng phức tạp hơn, các giao thức DeFi có hai tùy chọn: chúng có thể áp dụng các thiết kế linh hoạt, sao cho người chơi có thể cá nhân hóa các tình huống khác nhau; hoặchọ có thể giới thiệu các phần phụ thuộc bên ngoài -dựa vào các cơ sở nền tảng ngoài chuỗi như oracles, người lưu giữ hoặc tính toán ngoài chuỗi - để duy trì trải nghiệm người dùng đơn giản.

Trong một bài viết kích thích tư duy gần đây có tiêu đề "Tại sao DeFi bị hỏng và nó hoạt động như thế nào?" bài viết "Sửa chữa—Phần 1: Giao thức không có Oracle", Dan Elitzer ủng hộ việc sử dụng các nguyên hàm DeFi không có phần phụ thuộc bên ngoài để giảm thiểu các vectơ tấn công. Ý tưởng là loại bỏ nhu cầu tin tưởng vào các tổ chức của bên thứ ba. Tuy nhiên, hệ sinh thái DeFi không phụ thuộc chắc chắn sẽ có yêu cầu cao hơn về tính chuyên môn hóa. Hầu hết người dùng thiếu thời gian, kiến thức chuyên môn hoặc nguồn lực để trở thành nhà tạo lập thị trường trên Uniswap v3 và đánh giá chất lượng tài sản thế chấp trong giao thức mà không phụ thuộc vào bên ngoài và họ phải dựa vào các bên trung gian đáng tin cậy để tham gia.

Do đó, việc theo đuổi không có sự phụ thuộc có thể khiến chúng ta quay lại nơi chúng ta đã bắt đầu, hoặc tệ hơn, Buộc không -người dùng chuyên nghiệp tin tưởng các thực thể phức tạp hoặc gửi tiền vào các hợp đồng thông minh chuyển tiếp sẽ làm tăng tính bất an ninh. Thay vì đấu tranh để loại bỏ hoàn toàn sự phụ thuộc bên ngoài, hãy xem xét các cách tiếp cận thực tế hơn, chẳng hạn như kiểm soát chặt chẽ hơn sự phụ thuộc bên ngoài và hạn chế các kịch bản thiên nga đen tiềm ẩn. Chúng ta phải nhận ra rằngsự phụ thuộc ở một mức độ nào đó là không thể tránh khỏi và thậm chí rất quan trọng đối với sự phát triển của ngành.

Trong số các dự án DeFi nổi tiếng, các phiên bản đầu tiên của Uniswap là gần đạt được con số 0 nhất sự phụ thuộc. Tuy nhiên, sự ra mắt gần đây của Uniswap v4 báo hiệu sự thay đổi theo hướng tiếp cận mô-đun cao (“Hooks”) để thúc đẩy không gian này phát triển.

Dữ liệu nguyên thủy

Thảo luận về các phụ thuộc bên ngoài chủ yếu xoay quanh Khả năng tương tác của hợp đồng thông minh với dữ liệu bên ngoài được mở ra. Ngày nay, các tương tác dữ liệu thường dựa vào các nhà tiên tri để truy cập thông tin ngoài chuỗi, mặc dù ở một mức độ hạn chế (chủ yếu bao gồm giá của các loại tiền điện tử lớn).

Khi ngày càng có nhiều hoạt động chuyển sang blockchain, một lượng lớn dữ liệu có giá trị trên chuỗi sẽ có sẵn để nâng cao thiết kế cơ chế một cách thuật toán và minh bạch. Tuy nhiên, bất chấp tính minh bạch của dữ liệu trên chuỗi, việc tích hợp nó với hợp đồng thông minh không hề đơn giản. Việc đọc, xử lý và cung cấp dữ liệu có ý nghĩa đòi hỏi phải xây dựng cơ sở hạ tầng phức tạp và đáng tin cậy. Do đó, các nhà phát triển thường dựa vào các công cụ hiện có để đáp ứng nhu cầu dữ liệu của họ. Tuy nhiên, hầu hết các giải pháp dữ liệu hiện có đều bắt nguồn từ các khung Web 2.0 và thậm chí nhiều giao thức gốc Web 3.0 hơn cũng không thể đảm bảo tính chính xác của dữ liệu mà chúng cung cấp.

Cuộc thảo luận của Sushiswap về đồ thị con Polygon Sushi-Matic gửi dữ liệu không chính xác

Xem xét hợp đồng thông minh Thậm chí hàng tỷ đô la tiền gửi có thể được quản lý, việc kết nối chúng trực tiếp với nguồn API đáng tin cậy sẽ không được mong muốn cũng như không thực tế, vì sự phụ thuộc như vậy sẽ làm suy yếu bản chất phi tập trung của hệ sinh thái blockchain.

Xây dựng giải pháp dữ liệu chống giả mạo

Triết lý đầu tư của chúng tôi xoay quanh niềm tin cơ bản rằng dữ liệu chống giả mạo sẽ trở thành nền tảng của thế hệ giao thức DeFi tiếp theo. Tuy nhiên, việc chống giả mạo dữ liệu không phải là một nhiệm vụ đơn giản và đòi hỏi cơ sở hạ tầng phức tạp cũng như tối ưu hóa sâu rộng để làm cho nó khả thi về mặt kinh tế.

Trong bối cảnh này, Không gian và Thời gian đã trở thành đơn vị tiên phong trong việc thiết lập cơ sở hạ tầng dữ liệu chống giả mạo. Một phần quan trọng là bằng chứng SQL của nó, đây là một cải tiến so với bằng chứng SNARK và được thiết kế đặc biệt để truy vấn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu quan hệ. Cách tiếp cận này đảm bảo rằng truy vấn và dữ liệu cơ bản của nó không bị giả mạo. Ngoài ra, nó còn đảm bảo tính hợp lệ của dữ liệu khi truy xuất dữ liệu từ các nút lưu trữ thông qua lệnh gọi RPC.

Một số dự án nguyên thủy về dữ liệu không cần tin cậy nổi tiếng khác bao gồm nhưng không giới hạn ở Nil Foundation, Axiom, Brevis, Herodotus, v.v.

Dữ liệu chống giả mạo mở ra những chân trời mới cho các giao thức DeFi, cho phép chúng vượt qua các ranh giới về chức năng và thúc đẩy sự phát triển cũng như đổi mới hơn nữa trong ngành.

Dưới đây chúng ta sẽ thảo luận về việc tối ưu hóa thiết kế giao thức dựa trên dữ liệu trong các tình huống sau:

1. Trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa

2. Giao thức tự tham số hóa

3. Tính kinh tế của giao thức

4. Quyền truy cập đủ điều kiện

1. Trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa

Trong công nghệ Trong lĩnh vực kinh doanh, việc cung cấp cho người dùng các dịch vụ tùy chỉnh là điều phổ biến. Tuy nhiên, hợp đồng thông minh (về cơ bản là các chuỗi mã đại diện cho một số logic nghiệp vụ) thường thống nhất trải nghiệm người dùng, điều này thường dẫn đến trải nghiệm người dùng kém. Ví dụ: trên một số nền tảng cho vay, người dùng A là người mới, người dùng B là người dùng thỏa thuận dài hạn và người dùng C là nhà giao dịch kỳ cựu. Sự thiếu khác biệt này không giải thích được hành vi của người dùng và bỏ lỡ cơ hội nâng cao mức độ gắn bó của người dùng, thúc đẩy hành vi tích cực và tối ưu hóa việc sử dụng vốn.

Giao thức có lợi ích đặc biệt trong việc xác định hành vi của người dùng và điều chỉnh cho phù hợp. Ví dụ: bằng cách tận dụng xếp hạng tín dụng để cung cấp tín dụng rẻ hơn hoặc lãi suất thế chấp thấp hơn cho những khách hàng hoạt động tốt. Một dự án như vậy đương nhiên sẽ thu hút người dùng từ các nền tảng có điều khoản thống nhất. Hơn nữa, cách tiếp cận này cung cấp cho người dùng những động cơ ngầm để hành xử tốt nhằm đạt được những điều khoản có lợi hơn.

Hãy nghĩ đến thế giới công nghệ tài chính, nơi các công ty như SoFi đã giành được thị phần bằng cách chống lại sự đồng nhất, các dApp DeFi cũng có thể học hỏi. Ví dụ: SoFi đã xác định sự thiếu hiệu quả của thị trường trong thị trường cho vay dành cho sinh viên, nơi những sinh viên tốt nghiệp Stanford phải trả lãi suất cho vay giống như những người đi vay khác, mặc dù họ có nhiều khả năng kiếm được việc làm lương cao sau khi tốt nghiệp. SoFi đã đạt được thành công đáng chú ý bằng cách điều chỉnh tỷ lệ để phản ánh tốt hơn hồ sơ rủi ro của người dùng.

Tương tự như vậy, trong không gian DeFi, chúng tôi hình dung ra cơ hội cho các giao thức đổi mới tính rủi ro của người dùng vào lãi suất và tài sản thế chấp . Tuy nhiên, người ta phải cẩn thận không chỉ dựa vào việc cho vay có thế chấp thấp dựa trên dữ liệu lịch sử hiện có, bởi vì khi lý thuyết trò chơi thay đổi, dữ liệu lịch sử sẽ trở nên không phù hợp.

Điều đáng nói là các dự án như Spectral và Cred Protocol đang cố gắng xây dựng các mô hình chấm điểm tín dụng từ trên chuỗi dữ liệu . Tuy nhiên, các dự án này đều chạy trên cơ sở dữ liệu tập trung, do đó, miễn là dữ liệu và mô hình mà chúng phục vụ đến từ dữ liệu tập trung và có thể dễ dàng bị giả mạo thì các giao thức DeFi chính sẽ khó có thể kết nối với API của chúng. Thay vào đó, nếu các dự án này áp dụng các giải pháp chống giả mạo, chúng có tiềm năng trở thành nhà tiên tri tín dụng DeFi phổ biến, cung cấp năng lượng cho một loạt ứng dụng đổi mới.

2. Giao thức tự tham số hóa (giảm thiểu sự can thiệp của quản trị)

Nhiều giao thức DeFi vẫn dựa vào quy trình quản trị thủ công, thường được hướng dẫn bởi các công ty tư vấn ngoài chuỗi, để điều chỉnh các tham số của họ. Ví dụ, AAVE trả rất nhiều tiền cho các công ty tư vấn bên ngoài để theo dõi và hướng dẫn các thông số rủi ro của giao thức.

Tuy nhiên, cách tiếp cận này tạo ra một số vấn đề:

1. Thiếu hỗ trợ theo thời gian thực: Hệ thống thiếu khả năng ứng phó với các điều kiện thị trường thay đổi hoặc rủi ro mới nổi.

2. Hệ thống thủ công: Sự phụ thuộc vào sự can thiệp của con người gây ra các vấn đề về độ trễ và hiệu suất thấp có thể xảy ra khi điều chỉnh các tham số giao thức.

3. Tin tưởng vào các thực thể ngoài chuỗi: Sự phụ thuộc vào các công ty tư vấn bên ngoài làm tăng mối lo ngại về tính minh bạch và các phương pháp được sử dụng khi đưa ra các khuyến nghị về phương pháp quan tâm.

Phương pháp tĩnh này đã bị vạch trần trong một cuộc tấn công vào AAVE, dẫn đến việc tạo ra các khoản nợ xấu lẽ ra có thể được giải quyết thông qua phương pháp thích hợp này. được tránh bằng cách vay các tham số phản ánh tốt hơn tính thanh khoản của mã thông báo đã vay. Ngoài ra, rủi ro của việc sử dụng token lưu hành làm tài sản thế chấp trong các giao thức cho vay vẫn chưa được giải quyết đầy đủ.

Để giải quyết những hạn chế này, các dự án nên chuyển sang thiết kế thời gian thực, tự động, minh bạch và không cần tin cậy. Ví dụ: các giao thức cho vay có thể tận dụng cơ sở hạ tầng như Không gian và Thời gian để giám sát dữ liệu theo thời gian thực. Điều này sẽ cho phép họ điều chỉnh linh hoạt các thông số tài sản thế chấp, cho vay và các thông số quan trọng khác.

Tương tự, các sàn giao dịch có thể đưa ra các cấu trúc phí linh hoạt dựa trên sự biến động hoặc tổn thất nhất thời. Nhiều nhóm thanh khoản trên Uniswap v3 gặp khó khăn khi hoạt động bền vững, chủ yếu là do không thể sạc LP linh hoạt. Với mô-đun Hook hoặc Valantis của Uniswap v4, tính năng sạc động có thể thực hiện được.

Hơn nữa, các công cụ tổng hợp có thể thích ứng với những rủi ro và rủi ro đang thay đổi của giao thức cơ bản mà không có sự can thiệp của lao động và phí cố định . Trở lại. Sự hợp tác giữa Spool và Solity là một bước đi theo hướng này, trong đó Solity sử dụng các phương pháp dữ liệu lớn để phân tích rủi ro-lợi nhuận của các nhóm.

3. Nền kinh tế giao thức

Dữ liệu- thúc đẩy Cách tiếp cận này có tiềm năng nâng cao tính kinh tế của giao thức và các mô hình kinh tế mã thông báo trong DeFi, nơi các dự án có thể chia sẻ các ưu đãi với những người dùng đáp ứng các điều kiện.

Ví dụ: một công cụ tổng hợp DEX đang tìm kiếm sự gắn bó và lòng trung thành của người dùng, họ có thể phân bổ doanh thu trượt giá cho những người làm hài lòng những Người dùng đáp ứng các điều kiện nhất định, chẳng hạn như thực hiện một số giao dịch nhất định và đạt khối lượng giao dịch tối thiểu.

thúc đẩy việc sử dụng giao thức giữa các nhóm của riêng họ.

4. Quyền truy cập đủ điều kiện

Mặc dù Blockchain có tính chất không được phép, nhưng nó cũng cho phép tự do lựa chọn. Trong nhiều trường hợp, quyền truy cập được cấp phép ở lớp ứng dụng có thể đảm bảo rằng các giao thức không được sử dụng cho mục đích xấu hoặc chúng tương tác hiệu quả với cơ sở người dùng dự định.

Ví dụ: các giao thức bảo mật như Tornado Cash đang bị các cơ quan quản lý giám sát kỹ lưỡng vì chúng có thể được sử dụng để rửa tiền hoặc các hoạt động bất hợp pháp khác. Để ngăn chặn hoạt động rửa tiền, các nhà phát triển giao thức có thể thực hiện các bước để ngăn chặn các tác nhân xấu tương tác với nền tảng của họ.

Ngoài ra, đối với các nhà tạo lập thị trường, việc hiểu đối tác là rất có giá trị, nhưng dex thường không có sẵn những thông tin như vậy. Giả sử có thể sử dụng dữ liệu để xây dựng bằng chứng thực và DEX chỉ có thể cho phép các địa chỉ không phải bot tương tác, thì loại vấn đề này cũng có thể được giải quyết.

Các yêu cầu tính toán có thể xác minh được

Đạt được Tích hợp với dữ liệu nguyên thủy không cần tin cậy thực hiện đầy đủ những gì đã được thảo luận trong phần trên. Tuy nhiên, những người khác sẽ yêu cầu tài nguyên bổ sung để thực hiện tính toán thống kê hoặc học máy. Ví dụ: các dự án chấm điểm tín dụng có thể tận dụng dữ liệu chống giả mạo nhưng vẫn yêu cầu thuật toán học máy để tạo điểm tín dụng.

Hoặc dưới tiền đề của Risk Oracle, thu thập nguồn cung lưu hành, số lượng, số lượng giao dịch và cổ phần của các cổ phiếu liên quan Dữ liệu về số lượng chủ sở hữu, thời gian kể từ TGE, v.v. là rất quan trọng để xác định các yếu tố thế chấp và cho vay phù hợp. Tuy nhiên, kỹ thuật học máy yêu cầu tính toán chính xác dựa trên dữ liệu này.

nguồn: https://chainml.substack.com/p/web3-needs-ai-to-realize-its-potential

Các lĩnh vực khác trong DeFi yêu cầu tính toán phức tạp hơn bao gồm, nhưng không giới hạn ở:

Trình tổng hợp doanh thu: ước tính hiệu suất của giao thức cơ bản lợi nhuận và rủi ro và tìm ra sự phân bổ tối ưu.

Tối ưu hóa danh mục đầu tư: Tính toán phân bổ danh mục mục tiêu dựa trên các tiêu chí định trước, thay đổi mức độ rủi ro định hướng dựa trên các chỉ báo kỹ thuật, v.v.

Sàn giao dịch phi tập trung phái sinh: quản lý rủi ro có hệ thống, điều chỉnh phí vốn, định giá phái sinh, v.v.

Thuật toán thực hiện giao dịch nâng cao

Logic tạo thị trường kho tiền thanh khoản

Xóa thư viện

Các dự án như ChainML cung cấp các lớp điện toán ngoài chuỗi có thể kiểm chứng được để đáp ứng nhu cầu này , được hỗ trợ bởi cơ chế đồng thuận được xây dựng có mục đích. Những người khác xây dựng các lớp điện toán học máy phân tán bao gồm nhưng không giới hạn ở GenSyn, Together.xyz, Akash, v.v.

hoặc để chứng minh việc sử dụng một mô hình cụ thể mà không tiết lộ các đặc tính của nó. Chẳng hạn như Modulus Labs, Giza và các dự án ZK khác.

Tuy nhiên, việc triển khai học máy trong ZK hiện rất tốn kém, khiến việc triển khai thực tế trở nên khó khăn. Mặc dù khả năng tăng tốc phần cứng và tối ưu hóa mạch có thể cải thiện hiệu suất trong tương lai, nhưng nhu cầu tính toán của AI dự kiến sẽ tăng với tốc độ nhanh hơn, hạn chế ZKML ở các phương pháp tính toán thích hợp và không thể đáp ứng các mô hình AI tiên tiến nhất. Do đó, các cách tiếp cận như cách tiếp cận bi quan dựa trên sự đồng thuận hoặc cách tiếp cận lạc quan dựa trên bằng chứng gian lận do các dự án như ChainML đưa ra có thể là cơ hội tốt nhất để tích hợp các thuật toán trí tuệ nhân tạo mới nhất vào Web 3.0.

Tóm tắt

Sự kết hợp giữa dữ liệu chống giả mạo, sức mạnh tính toán tiên tiến và khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu có tiềm năng mở ra những cải tiến mới, Nâng cao hiệu quả và sự hài lòng của người dùng. Mặc dù bài viết này tập trung vào việc tối ưu hóa có thể được thực hiện dựa trên dữ liệu nguyên thủy trên chuỗi, nhưng chúng tôi cũng lạc quan không kém về các cơ hội được mang lại bằng cách tích hợp nhiều dữ liệu ngoài chuỗi khác nhau thông qua các bằng chứng zk. Chúng tôi tin rằng dữ liệu sẽ tăng cường khả năng tương tác trên chuỗi và ngoài chuỗi, đồng thời thúc đẩy sự tích hợp giữa tài chính phi tập trung và hệ thống tài chính truyền thống.

Khi ngành tiếp tục phát triển, các giao thức phải nắm bắt các công nghệ mới nổi, hợp tác với các dự án hàng đầu và ưu tiên tính minh bạch và không cần tin cậy , điều này không chỉ có thể xây dựng một tương lai mạnh mẽ và bền vững cho DeFi mà còn mang lại khả năng cho DeFi có tác động sâu sắc đến bối cảnh tài chính toàn cầu.

Tuyên bố: Space and Time, ChainML, Nil Foundation và Solity là các danh mục đầu tư của iOSG.