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作者：Kyle
預(yù)測市場正在超越傳統(tǒng)金融工具，成為信息驗證的智慧載體，而信息金融（InfoFinance）則進(jìn)一步用金融激勵與技術(shù)創(chuàng)新重新定義數(shù)據(jù)價值。AO的后稀缺性計算架構(gòu)和AI代理推動了預(yù)測市場的智能化和普及化，為未來信息金融領(lǐng)域創(chuàng)造新范式。
預(yù)測市場玩到極致，是新聞發(fā)布會？在剛結(jié)束的美國大選中，Polymarket憑借其市場驅(qū)動的數(shù)據(jù)，成功預(yù)測特朗普勝率高于傳統(tǒng)民調(diào)，迅速吸引了大眾和媒體的關(guān)注。人們逐漸意識到，Polymarket早已不僅是金融工具，更是信息場中的“平衡器”，用市場的智慧去驗證轟動性新聞的真?zhèn)巍?/p>
當(dāng)Polymarket成為熱點時，Vitalik提出了一個全新的概念——信息金融（InfoFinance）。這種結(jié)合金融激勵與信息的工具，能顛覆社交媒體、科學(xué)研究和治理模式，為提升決策效率開辟全新方向。隨著AI和Blockchain的推進(jìn)，信息金融也正邁向一個新的轉(zhuǎn)折點。
面對信息金融這個野心勃勃的新興領(lǐng)域，Web3的技術(shù)與理念，已經(jīng)準(zhǔn)備好迎接了嗎？本文將以預(yù)測市場為切入點，探索信息金融的核心理念、技術(shù)支撐及未來可能性。
信息金融：用金融工具獲取和利用信息
信息金融的核心是用金融工具來獲取和利用信息，以提高決策效率和準(zhǔn)確性。預(yù)測市場就是一個典型的例子，通過將問題與金融激勵掛鉤，這些市場激勵了參與者的準(zhǔn)確性和責(zé)任感，為尋求真相的用戶提供了清晰的預(yù)測。
進(jìn)程（Process）是AO網(wǎng)絡(luò)中的基本計算單位，通過消息（Messenge）傳遞實現(xiàn)交互；
調(diào)度單元（SUs）負(fù)責(zé)消息的排序與存儲；
計算單元（CUs）承擔(dān)狀態(tài)計算任務(wù)；
信使單元（MUs）負(fù)責(zé)消息的傳遞和廣播。
模塊間的解耦設(shè)計賦予AO系統(tǒng)卓越的擴展性與靈活性，使其能夠適應(yīng)不同規(guī)模與復(fù)雜度的應(yīng)用場景。因此，AO系統(tǒng)具備以下核心優(yōu)勢：
高吞吐量和低延遲的計算能力：AO平臺的并行進(jìn)程設(shè)計和高效的消息傳遞機制，使其能夠支持每秒處理數(shù)百萬級別的交易。這種高吞吐能力對于支持全球性的信息金融網(wǎng)絡(luò)至關(guān)重要。同時，AO的低延遲通信特性，能夠保證交易和數(shù)據(jù)更新的即時性，為用戶帶來流暢的操作體驗。
無限擴展性與模塊化設(shè)計：AO平臺采用模塊化架構(gòu)，通過將虛擬機、調(diào)度器、消息傳遞和計算單元解耦，實現(xiàn)了極高的擴展性。無論是數(shù)據(jù)吞吐量的增長還是新的應(yīng)用場景接入，AO都能夠快速適配。這種擴展能力不僅突破了傳統(tǒng)Blockchain的性能瓶頸，還為開發(fā)者提供了構(gòu)建復(fù)雜信息金融應(yīng)用的靈活環(huán)境。
支持大規(guī)模計算和AI集成：AO平臺已經(jīng)支持WebAssembly64位架構(gòu)，能夠運行大多數(shù)完整的大型語言模型（LLM），如Meta的Llama3，為AI與Web3的深度融合提供了技術(shù)基礎(chǔ)。AI會成為信息金融的重要推動力，涉及智能合約優(yōu)化、市場分析、風(fēng)險預(yù)測等應(yīng)用，而AO平臺的大規(guī)模計算能力使其能夠高效支持這些需求。同時，通過WeaveDrive技術(shù)接入無限存儲的Arweave，AO平臺為訓(xùn)練和部署復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)模型提供了獨特優(yōu)勢。
AO憑借其高吞吐量、低延遲、無限擴展性和AI集成能力，成為信息金融的理想承載平臺。從實時交易到動態(tài)分析，AO為大規(guī)模計算與復(fù)雜金融模型的實現(xiàn)提供了卓越支持，為推動信息金融的普及與創(chuàng)新鋪平了道路。
信息金融的未來：AI驅(qū)動的預(yù)測市場
信息金融下一代預(yù)測市場，應(yīng)該具備什么色彩？鑒往知來，傳統(tǒng)預(yù)測市場長期面臨三大主要痛點：市場誠信不足、門檻過高、普及受限。即便如PolyMarket這樣的Web3明星項目，也未能完全規(guī)避這些挑戰(zhàn)。例如，曾因EthereumETF的預(yù)測事件的挑戰(zhàn)期過短或UMA投票權(quán)過于集中，被質(zhì)疑可能存在操縱風(fēng)險。此外，其流動性集中于熱門領(lǐng)域，長尾市場參與度較低。再加上部分國家（英國、美國）用戶因監(jiān)管限制受限，進(jìn)一步阻礙了預(yù)測市場的普及。
信息金融的未來發(fā)展需要新一代應(yīng)用的引領(lǐng)。AO卓越的性能條件為這類創(chuàng)新提供了沃土，其中以O(shè)utcome為代表的預(yù)測市場平臺正成為信息金融實驗的新焦點。
1.數(shù)據(jù)存儲
實時事件數(shù)據(jù)（Real-timeEventData）：平臺通過實時數(shù)據(jù)源（如新聞、社交媒體、預(yù)言機等）采集與事件相關(guān)的信息，并存儲于Arweave，確保數(shù)據(jù)的透明性和不可篡改性。
歷史事件數(shù)據(jù)（HistoricalEventData）：保存過去的事件數(shù)據(jù)和市場行為記錄，提供數(shù)據(jù)支持用于建模、驗證和分析，形成可持續(xù)優(yōu)化的閉環(huán)。
2.數(shù)據(jù)處理與分析
LLM（大語言模型）：LLM是數(shù)據(jù)處理和智能分析的核心模塊（就是一個AO進(jìn)程），負(fù)責(zé)對從Arweave存儲的實時事件數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行深度處理，提取事件相關(guān)的關(guān)鍵信息，為后續(xù)模塊（如情緒分析、概率計算）提供高質(zhì)量的輸入。
事件情緒分析（EventSentimentAnalysis）：分析用戶和市場對事件的態(tài)度（積極/中立/消極），為概率計算和風(fēng)險管理提供參考。
事件概率計算（EventProbabilityCalculation）：基于情緒分析結(jié)果和歷史數(shù)據(jù)，動態(tài)計算事件發(fā)生的概率，幫助市場參與者作出決策。
風(fēng)險管理（RiskManagement）：識別和控制市場中的潛在風(fēng)險，如防止市場操縱、異常下注行為等，確保市場健康運行。
3.預(yù)測執(zhí)行與驗證
交易代理（TradingAgent）：AI驅(qū)動的交易代理負(fù)責(zé)根據(jù)分析結(jié)果自動執(zhí)行預(yù)測和下注，無需用戶手動干預(yù)。
結(jié)果驗證（OutcomeVerification）：系統(tǒng)通過預(yù)言機等機制驗證事件的實際結(jié)果，并將驗證數(shù)據(jù)存儲到HistoricalEventData模塊，確保了結(jié)果的透明性和公信力。此外，歷史數(shù)據(jù)還可以為后續(xù)預(yù)測提供參考，從而形成一個持續(xù)優(yōu)化的閉環(huán)系統(tǒng)。
這種工作流通過AI驅(qū)動的智能預(yù)測和去中心化的驗證機制，實現(xiàn)了高效、透明且無信任的預(yù)測代理應(yīng)用，降低了用戶參與門檻并優(yōu)化了市場運行。依托于AO的技術(shù)架構(gòu)，這一模式可能引領(lǐng)信息金融向智能化和普及化發(fā)展，成為下一代經(jīng)濟創(chuàng)新的核心原型。
總結(jié)
未來屬于那些善于從紛雜的信息中提煉真相的人。信息金融正在以AI的智慧和Blockchain的信任重新定義數(shù)據(jù)的價值與使用方式。從AO的后稀缺性架構(gòu)到Outcome的智能代理，這種結(jié)合讓預(yù)測市場不再只是對概率的計算，而是決策科學(xué)的重新探索。AI不僅可以降低參與門檻，也讓海量數(shù)據(jù)的處理和動態(tài)分析成為可能，為信息金融開辟了全新的路徑。
正如艾倫·圖靈所言，計算帶來效率，而智慧則啟發(fā)可能。與AI共舞，信息金融有望將復(fù)雜的世界變得更加清晰，并推動社會在效率與信任之間找到新的平衡。
參考材料：
1.https://ao.arweave.net/#/read
2.https://x.com/outcome_gg/status/1791063353969770604
3.https://www.chaincatcher.com/article/2146805
4.https://en.wikipedia.org/wiki/Post-scarcity
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