Je hebt waarschijnlijk het veld gehoord: “Doe mee met onze liquiditeitspool en verdien passief inkomen!” Maar hier is het trieste geheim – de meeste liquiditeitsproviders (LPS) verliezen geld. Waarom? Volatiele tokenprijzen creëren vergankelijk verlies, vergoedingen dekken nauwelijks gaskosten en het manipuleren van pools. Nu slaan projecten op hun defi-platforms “AI-aangedreven” om dit op te lossen. Laten we het lawaai doorsnijden en kijken waar AI eigenlijk helpt … en waar het gewoon marketingpluis is.
Het probleem met traditionele liquiditeitspools
Defi loopt op liquiditeitspools. Gebruikers storten tokens (bijv. ETH en USDC) om handel mogelijk te maken, vergoedingen te verdienen in ruil daarvoor. Maar twee problemen zijn verplettert terug:
1. Vergankend verlies (IL): Wanneer de tokenprijzen uiteenlopen, verliezen LPS waarde in vergelijking met het houden van activa. Een prijszwaai van 50% kan weken van vergoedingen wissen.
2. Gasoorlogen: concurrerende bots verhogen transactiekosten, met winst eten.
3. Lui kapitaal: de meeste pools gebruiken statische verhoudingen (bijv. 50/50 ETH/USDC). Wanneer ETH pompt, bevat het zwembad te veel USDC – ontbrekende winsten.
Echte pijn: In 2023 zag een UniSwap ETH/USDC -pool 12m aan kosten maar 15m in vergankelijk verlies. Netto resultaat? LPS verloren $ 3 miljoen. Au.
Hoe AI binnenkomt (wanneer het werkt)
AI belooft pools dynamisch te optimaliseren. Dit is hoe serieuze projecten het doen:
Voorspellende verhoudingsaanpassingen
Wat het doet: Kunstmatige intelligentietoepassingen analyseren markttrends, sociaal sentiment en handelsvolume. Ze passen poolverhoudingen aan om de voorkeur te geven aan stijgende activa.
Voorbeeld: Als ETH waarschijnlijk zal stijgen, verschuift de AI het zwembad naar 70/30 ETH/USDC. LPS legt meer op zijn kop, waardoor IL wordt verminderd.
Gebruikte hulpmiddelen: Modellen van versterking leren (RL) getraind op historische prijsgegevens.
Vergoedingsoptimalisatie
Wat het doet: AI voorspelt pieken en schema’s van gaskosten en schema’s opnieuw in evenwicht brengen tijdens pauze.
Voorbeeld: Op Ethereum kan gas tijdens piektijden 50 raken. AI wacht op 5 gasramen, waardoor LPS duizenden worden bespaard.
Gebruikte hulpmiddelen: Tijdreeksvoorspelling (bijv. Profeet, LSTM-netwerken).
Detectie aanvallen
Wat het doet: Monitors voor walvismanipulatie, zoals plotselinge grote swaps die bedoeld zijn om zwembaden af te voeren.
Voorbeeld: AI markeert een portemonnee die ETH aftapt uit een zwembad en stopt tijdelijk swaps, die LPS beschermt.
Gebruikte hulpmiddelen: Anomaly Detection -algoritmen (bijv. Isolatiebos, autoencoders).
Maar hier is de vangst: AI heeft kwaliteitsgegevens nodig. Als het is getraind op de bullmarkt van 2021, kan het mislukken in een crash van 2025. Afval erin, afval eruit.
Casestudy’s: wie doet het goed?
Balancer’s slimme pools
AI Twist: Balancer laat pools externe gegevens (bijv. Coinbase -prijzen) gebruiken om opnieuw in evenwicht te komen. Hoewel niet volledig door AI-gedreven, pluggen externe ontwikkelaars ML-modellen in deze pools.
Resultaat: Eén ETH/DAI -pool met ML verminderd IL met 22% in vergelijking met statische pools.
Chainlink’s dynamische orakels
AI Twist: ChainLink integreert ML -modellen in zijn orakels. Pools gebruiken deze om verhoudingen aan te passen op basis van voorspellende gegevens.
Resultaat: Aave’s eth-stableCoin-pool zag 15% hogere LP-rendementen tijdens hoge volatiliteit.
Keeperdao’s MeV -bots
AI Twist: Gebruikt RL-bots om kwaadaardige arbitrageurs aan de voorkant te runnen, winst te herverdelen aan LPS.
Resultaat: Heroverd $ 7 miljoen in geëxtraheerde waarde voor LPS in Q1 2024.
De risico’s waar niemand over praat
Overfect: Een AI die is getraind op gegevens uit het crypto-kitties-tijdperk zou kunnen mislukken met de hedendaagse memecoins.
Centralisatie: Veel “AI-geoptimaliseerde” pools vertrouwen op een enkel knooppunt om modellen uit te voeren. Als het crasht, bevriest het zwembad.
Regelgevende warmte: De SEC heeft onlangs een project aangeklaagd voor het noemen van zijn basisalgoritme “AI”. Hype kan averechts werken.
Hoe u serieuze projecten kunt spotten (en oplichting vermijden)
Transparante modellen: Teams zoals Alpaca Finance delen hun ML -code op GitHub. Vermijd projecten die hun AI ‘eigendom’ noemen, zonder bewijs.
Gecontroleerde gegevensbronnen: Controleer of pools chainlink of andere gerenommeerde orakels gebruiken. Als ze dat niet doen, gokt de AI waarschijnlijk.
Vergoedingsstructuur: Als het project 30% van uw winst kost voor “AI Maintenance”, loop je weg.
Tools om het vandaag te proberen
Uniswap v4 hooks: Laten we Devs AI Rebalancing Logic in nieuwe pools opnieuw in evenwicht brengen. Nog steeds experimenteel, maar grip krijgen.
Aave’s Flash Loans + AI: bouw je eigen geoptimaliseerde pool door fondsen te lenen voor opnieuw in evenwicht.
Defillama’s Pool Analytics: Volg de prestaties van AI-aangedreven pools versus traditionele.
Conclusie
Ai-geoptimaliseerde pools zijn niet magisch. Het zijn gereedschap – krachtig in bekwame handen, gevaarlijk in anderen. Als je een LP bent, begin dan klein. Test AI -pools met 5% van uw portefeuille, volg de resultaten en controleer de code altijd.
Wil je eigen AI-aangedreven zwembad bouwen? Het blockchain-team van S-Pro integreert gevecht geteste ML-modellen in defi-protocollen. Geen lege modewoorden – alleen wiskunde die werkt. Begin met een gratis strategiesessie om rookie -fouten te voorkomen.
De post-geoptimaliseerde Defi-liquiditeitspools: slimmer beleggen of overhyped gimmick? verscheen eerst op Android -koppen.
