信息金融的未来：后稀缺性系统与 AI 共舞

2024年11月28日 02:20

作者：Kyle

预测市场正在超越传统金融工具，成为信息验证的智慧载体，而信息金融（InfoFinance）则进一步用金融激励与技术创新重新定义数据价值。AO的后稀缺性计算架构和AI代理推动了预测市场的智能化和普及化，为未来信息金融领域创造新范式。

预测市场玩到极致，是新闻发布会？在刚结束的美国大选中，Polymarket凭借其市场驱动的数据，成功预测特朗普胜率高于传统民调，迅速吸引了大众和媒体的关注。人们逐渐意识到，Polymarket早已不仅是金融工具，更是信息场中的“平衡器”，用市场的智慧去验证轰动性新闻的真伪。

当Polymarket成为热点时，Vitalik提出了一个全新的概念——信息金融（InfoFinance）。这种结合金融激励与信息的工具，能颠覆社交媒体、科学研究和治理模式，为提升决策效率开辟全新方向。随着AI和Blockchain的推进，信息金融也正迈向一个新的转折点。

面对信息金融这个野心勃勃的新兴领域，Web3的技术与理念，已经准备好迎接了吗？本文将以预测市场为切入点，探索信息金融的核心理念、技术支撑及未来可能性。

信息金融：用金融工具获取和利用信息

信息金融的核心是用金融工具来获取和利用信息，以提高决策效率和准确性。预测市场就是一个典型的例子，通过将问题与金融激励挂钩，这些市场激励了参与者的准确性和责任感，为寻求真相的用户提供了清晰的预测。

进程（Process）是AO网络中的基本计算单位，通过消息（Messenge）传递实现交互；

调度单元（SUs）负责消息的排序与存储；

计算单元（CUs）承担状态计算任务；

信使单元（MUs）负责消息的传递和广播。

模块间的解耦设计赋予AO系统卓越的扩展性与灵活性，使其能够适应不同规模与复杂度的应用场景。因此，AO系统具备以下核心优势：

高吞吐量和低延迟的计算能力：AO平台的并行进程设计和高效的消息传递机制，使其能够支持每秒处理数百万级别的交易。这种高吞吐能力对于支持全球性的信息金融网络至关重要。同时，AO的低延迟通信特性，能够保证交易和数据更新的即时性，为用户带来流畅的操作体验。

无限扩展性与模块化设计：AO平台采用模块化架构，通过将虚拟机、调度器、消息传递和计算单元解耦，实现了极高的扩展性。无论是数据吞吐量的增长还是新的应用场景接入，AO都能够快速适配。这种扩展能力不仅突破了传统Blockchain的性能瓶颈，还为开发者提供了构建复杂信息金融应用的灵活环境。

支持大规模计算和AI集成：AO平台已经支持WebAssembly64位架构，能够运行大多数完整的大型语言模型（LLM），如Meta的Llama3，为AI与Web3的深度融合提供了技术基础。AI会成为信息金融的重要推动力，涉及智能合约优化、市场分析、风险预测等应用，而AO平台的大规模计算能力使其能够高效支持这些需求。同时，通过WeaveDrive技术接入无限存储的Arweave，AO平台为训练和部署复杂的机器学习模型提供了独特优势。

AO凭借其高吞吐量、低延迟、无限扩展性和AI集成能力，成为信息金融的理想承载平台。从实时交易到动态分析，AO为大规模计算与复杂金融模型的实现提供了卓越支持，为推动信息金融的普及与创新铺平了道路。

信息金融的未来：AI驱动的预测市场

信息金融下一代预测市场，应该具备什么色彩？鉴往知来，传统预测市场长期面临三大主要痛点：市场诚信不足、门槛过高、普及受限。即便如PolyMarket这样的Web3明星项目，也未能完全规避这些挑战。例如，曾因EthereumETF的预测事件的挑战期过短或UMA投票权过于集中，被质疑可能存在操纵风险。此外，其流动性集中于热门领域，长尾市场参与度较低。再加上部分国家（英国、美国）用户因监管限制受限，进一步阻碍了预测市场的普及。

信息金融的未来发展需要新一代应用的引领。AO卓越的性能条件为这类创新提供了沃土，其中以Outcome为代表的预测市场平台正成为信息金融实验的新焦点。

1.数据存储

实时事件数据（Real-timeEventData）：平台通过实时数据源（如新闻、社交媒体、预言机等）采集与事件相关的信息，并存储于Arweave，确保数据的透明性和不可篡改性。

历史事件数据（HistoricalEventData）：保存过去的事件数据和市场行为记录，提供数据支持用于建模、验证和分析，形成可持续优化的闭环。

2.数据处理与分析

LLM（大语言模型）：LLM是数据处理和智能分析的核心模块（就是一个AO进程），负责对从Arweave存储的实时事件数据和历史数据进行深度处理，提取事件相关的关键信息，为后续模块（如情绪分析、概率计算）提供高质量的输入。

事件情绪分析（EventSentimentAnalysis）：分析用户和市场对事件的态度（积极/中立/消极），为概率计算和风险管理提供参考。

事件概率计算（EventProbabilityCalculation）：基于情绪分析结果和历史数据，动态计算事件发生的概率，帮助市场参与者作出决策。

风险管理（RiskManagement）：识别和控制市场中的潜在风险，如防止市场操纵、异常下注行为等，确保市场健康运行。

3.预测执行与验证

交易代理（TradingAgent）：AI驱动的交易代理负责根据分析结果自动执行预测和下注，无需用户手动干预。

结果验证（OutcomeVerification）：系统通过预言机等机制验证事件的实际结果，并将验证数据存储到HistoricalEventData模块，确保了结果的透明性和公信力。此外，历史数据还可以为后续预测提供参考，从而形成一个持续优化的闭环系统。

这种工作流通过AI驱动的智能预测和去中心化的验证机制，实现了高效、透明且无信任的预测代理应用，降低了用户参与门槛并优化了市场运行。依托于AO的技术架构，这一模式可能引领信息金融向智能化和普及化发展，成为下一代经济创新的核心原型。

总结

未来属于那些善于从纷杂的信息中提炼真相的人。信息金融正在以AI的智慧和Blockchain的信任重新定义数据的价值与使用方式。从AO的后稀缺性架构到Outcome的智能代理，这种结合让预测市场不再只是对概率的计算，而是决策科学的重新探索。AI不仅可以降低参与门槛，也让海量数据的处理和动态分析成为可能，为信息金融开辟了全新的路径。

正如艾伦·图灵所言，计算带来效率，而智慧则启发可能。与AI共舞，信息金融有望将复杂的世界变得更加清晰，并推动社会在效率与信任之间找到新的平衡。

参考材料：

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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