UMA价格

我们之前的讨论解释了区块链预言机是什么，以及它们为何是智能合约支持链的重要基础设施。 在这篇文章中，我们将深入探讨它们是如何构建的，以确保数据的准确性和链上数据传递的完整性。 🧵👇 首先，重要的是要认识到，并非所有区块链预言机都是平等的，也并非都服务于相同的目的。 不同的预言机之间存在显著的设计差异，例如 @chainlink、@UMAprotocol、@BandProtocol 和 @。 然而，为了简单起见，我们将以 Chainlink——最大的区块链预言机提供商——作为我们的主要例子，来说明区块链预言机的功能。 在我们之前的讨论中，我们解释了为什么像 @aave 这样的 DeFi 协议不能依赖于单一的链上来源，例如 Uniswap，来获取价格信息。 如果它们这样做，就会暴露于操纵的风险之中。 去中心化交易所的资产价格是由流动性池比例决定的，这可能会被恶意交易者通过使用闪电贷或他们自己的资本进行大额交易而扭曲。 这就是为什么像 Aave 这样的协议转向像 Chainlink 这样的预言机提供商，Chainlink 在表面上似乎完全解决了这个问题。 毕竟，Chainlink 并不依赖于像 Uniswap 这样的单一交易所；它从多个场所聚合价格数据，进行过滤，并在链上提供中位值。 但许多人忽视了一个更深层次的风险。 即使基础数据——无论是资产价格、天气数据还是其他任何东西——是从数十个来源聚合而来的，如果它是由单一的预言机提供的，那一切都是徒劳的。 信任单一的链下参与者诚实地行为并保持在线，重新引入了与依赖单一数据源相同的单点故障。 如果该预言机出现故障、被攻破或恶意行为，所有依赖它的链上协议都会立即暴露。 这就是为什么 Chainlink 和大多数其他区块链预言机提供商在设计时考虑了去中心化。 更具体地说，Chainlink 不是单一的预言机，而是由许多去中心化预言机网络（DONs）组成的异构网络。 每个 DON 提供独特的预言机服务，以满足其用户的需求。 例如，一个 DON 可能为以太坊区块链提供 ETH/USD 价格，另一个可能为 Arbitrum 提供流动质押代币（LSTs）的价格信息，第三个可能在 Polygon 和 Solana 之间转移代币。 此外，每个 DON 由多个由不同运营商运行的节点组成，通常使用他们自己的基础设施和数据源。这些可能包括像 Vodafone 这样的 Web2 电信提供商、领先的数据提供商，以及像 Infura 这样的 Web3 基础设施提供商。 这些节点独立获取、签名并报告数据，然后将其聚合成一个单一的、共识验证的值。 例如，一个由 31 个节点组成的 DON 可能会让每个节点独立获取多个中心化和去中心化交易所的 ETH 价格数据，并生成自己的中位值。 然后，所有节点的中位价格数据被聚合成一个单一的数据点（一个预言机报告），并由 DON 交付给预期的接收者——例如，像 Aave 这样的区块链应用。 为了将来自多个节点的数据聚合成一个单一的数据点，Chainlink 使用了一种称为链下报告（Off-Chain Reporting，OCR）的协议。 OCR 是一个允许节点在链下就单一数据点达成共识的系统。 它的工作原理如下： 首先，DON 中的每个节点独立从其选择的来源获取数据，并通过点对点通信层与网络的其余部分共享其签名报告。 例如，节点 A 可能报告 ETH 的价格为 $3,120，节点 B 可能说是 $3,125，节点 C 可能说是 $3,118，等等。 一旦收集到足够的报告，节点们使用共识算法就 ETH 的单一聚合价格达成一致——通常是所有提交的中位数。 然后，只有一个紧凑的报告，包含最终结果（ETH 在 USD 中的单一价格）和参与节点的聚合签名，才会在链上发布。 一旦报告提交，智能合约会使用这些聚合签名验证其真实性，然后接受其作为有效输入。 这闭合了循环，确保没有未签名或被篡改的数据能够注入到区块链中。 这种设计大幅降低了燃气费用并提高了可扩展性，同时保持了完全的去中心化和可验证性。 当然，去中心化只有在 DON 内的节点不能轻易合谋操纵结果的情况下才能有效。 如果其中少数节点能够协调提交虚假数据，那么这一切都将毫无意义。 为了防止这种情况，Chainlink 依赖于加密保证、经济激励和透明机制的组合。 👉每个节点对其响应进行加密签名，使每个提交都可以在链上进行验证和公开审计。这确保了任何偏离预期行为的情况都可以追溯到负责的运营商。 👉此外，节点在经济上被激励准确报告。它们质押 LINK 代币并因良好表现而获得费用，但如果它们行为不诚实，也有可能失去收入、声誉和潜在的质押资产。 最后，所有预言机活动——数据更新、节点身份、馈送参数和历史表现——都是完全透明的。 任何人都可以检查链上报告，以验证哪些节点参与、何时发生更新以及结果是如何聚合的。 如果某些节点表现不佳或无法正常工作，它们的声誉（以及潜在的收入）将受到影响，未来将没有人依赖它们。 本质上，Chainlink 的架构用验证取代了信任。 通过去中心化数据来源、聚合和交付，并用加密证明、经济激励和完全透明性来保护每一层，它确保区块链应用能够与现实世界互动，而不牺牲安全性或可靠性。

空投季

Polymarket的终极解——做“AGI投降派”🤖 上篇文章我说Polymarket需要"七贤者议会"，需要"认知权益拍卖"，需要精英垄断定价权。 但这套解决方案仍然不够彻底，或者说，它们是2023年的答案。 七贤者议会听起来很酷，但你仔细想想，本质上就是7个人的偏见做加权平均。这就像7个诺基亚高管开会，搞一下天朝的民主集中制，就能设计出iPhone吗？ 不可能的。 1⃣人类专家智能的物理瓶颈 一个顶级的预测分析师，处理"特朗普2024是否胜选"这种复杂市场，他要看什么？ 50个州的民调、摇摆州人口结构、历史投票模式、社交媒体sentiment、宏观经济、突发新闻... 就算他一天工作16小时不睡觉，能深度分析几个维度？5个？8个？撑死了10个。 而一个配置了多模态LLM的AI Agent，同时处理500个数据维度，实时更新，响应时间小于1秒。 这不是人和人的竞争，这是算盘和计算机的竞争。没什么好比的。 Numerai的数据很说明问题：20,000个AI模型协作，年化收益15-25%，碾压85%的传统对冲基金。那些基金里全是常春藤毕业的、年薪百万美元的分析师。有用吗？在算法面前都是肉鸡。 而且更要命的是情绪问题。 法国巨鲸押了4500万在特朗普上，你觉得他后续的判断还能保持客观？不可能。沉没成本会扭曲他的认知。"我已经all in了所以特朗普必须赢"这种想法会潜意识里影响他对每一条新信息的解读。 AI Agent没有这些破事。给它一个目标函数：最大化预测准确率。它就只优化这个，不考虑其他。 零情绪，零利益冲突，零面子工程。 也许有人会说，预测市场的历史太短暂，沉淀的数据样本规模太小，但我们可以构建一个仿真的预测市场环境，让AI Agent像一个松鼠🐿️一样强化学习。 2⃣响应速度的代际差距 10·11，特朗普拒绝与习在APEC峰会会面的消息，在社交媒体引发激烈讨论。 从恐慌情绪发酵到加密市场反应，时间窗口多长？ 人类专家需要几个小时验证信息、开会讨论、得出结论。AI Agent 3分钟扫完全网，5分钟sentiment分析，7分钟给出概率更新。 等人类专家开完会，套利机会早没了。 市场不等人。也不应该等人。 你可能会说AI Agent听起来很美，但技术ready了吗？ 答案是：比你想象的成熟得多。 我们现在有LangChain、LangGraph这些成熟的Agent框架。 数据层有The Graph索引链上数据，有Dune Analytics，有Twitter API、Reddit API抓社交sentiment，有传统金融的宏观数据接口。 执行层有账户抽象让AI Agent拥有链上钱包，有Gelato Network自动化清结算，有Safe管理资金。 成本呢？运行一个Claude Sonnet 4.5级别的预测Agent，每个月50到200美元。雇一个合格的分析师？每月8000到15000美元。 成本比1:40到1:300。这还没算人类需要睡觉、AI Agent可以7×24在线的优势。 更关键的是，AI Agent在小众市场（流动性低于10万美元的）表现提升更明显。 为什么？因为人类专家根本不屑于研究这些小市场。但AI Agent一视同仁，反正计算成本差不多。 这就是规模化认知的力量。人类专家同时跟10个市场已经极限了，AI Agent可以跟10,000个。 为什么现在没人这么干？ 既然技术成熟、效果明显，为什么Polymarket上95%还是人类或者工具型Bot在玩？ 三个原因： 第一，链上执行成本。Polygon虽然官方承担了Gas费，但还有难以管理的MEV与滑点成本； 第二，监管灰色地带。AI Agent算不算"合格投资者"？如果AI亏钱了谁负责？这些法律问题没人想碰； 第三，AI Agent的构建与使用门槛。 但这些都是工程问题，不是原理问题。给2年时间，都能解决。 3⃣我会怎么搞 如果让我构建下一代预测市场，我会建三层AI Agent生态。 第一层：Oracle Agent，负责真相。 替代现在的UMA治理。市场结算时间到了，Agent自动从多个数据源验证结果——官方媒体、链上数据、社交consensus。如果95%的信源一致，自动结算。有分歧就召集几个专门训练的仲裁Agent投票。24小时内强制结算，不再拖泥带水。 响应时间从7天缩到24小时，成本从每次500美元降到5美元，零人为操纵因为所有推理过程链上可验证。 第二层：Maker Agent，提供流动性。 1000个Maker Agent，每个专注不同领域。政治类、体育类、加密市场、宏观经济。每个Agent管1万到10万美元资金池，实时调整报价，spread控制在0.5%以内。 关键是动态权重系统。不是所有Agent平等。历史准确率85%的Agent，报价权重是10。准确率60%的，权重是1。市场最终价格是所有Agent报价的加权平均。 这就是真正的"智能涌现"。不是民粹式的多数决，是算法筛选出的最优解。 第三层：Hunter Agent，跨平台套利。 同一个事件，Polymarket赔率1.65，PredictIt是1.58，Kalshi是1.62。Hunter Agent立即发现套利空间，自动执行交易，抹平价差。 为什么重要？因为现在各预测市场是割裂的，同一事件价格能差10%以上。人类套利者动作慢，而且懒得管小市场。AI Agent不care市场大小，只要有0.5%无风险套利就冲进去。 最终效果：全球预测市场变成一个统一定价系统。 三层协同起来会出现涌现效应。Oracle快速结算降低资金锁定时间，提高资本效率。Maker深度流动性吸引大资金入场，市场深度提升10倍。Hunter跨平台套利统一全球价格，预测准确率提升。 预测市场从"赌场"变成"真相机器"。 4⃣你肯定要问的几个问题 "AI会出错怎么办？" GPT-4在事实判断任务上错误率8-12%。人类专家在复杂判断上错误率15-20%。而且AI的错是可复现、可分析、可修复的。人类的错可能就是"我今天心情不好"。 "AI被操纵怎么办？" 多Agent共识机制。不是一个AI说了算，是1000个AI投票，每个数据源不同、模型不同、训练方式不同。你想操纵得同时攻破1000个不同系统。这比操纵7个人难多了。 "AI出错了谁负责？" Slash机制。每个Maker Agent质押1万到10万美元，连续判断错误自动罚没。Oracle Agent也一样。而且所有推理过程链上可查，任何人可以挑战。 这比人类专家的accountability强多了。UMA那些大户投错票，有被罚过吗？没有。他们只需要在Discord发个"oops sorry"，然后继续投下一票。 5⃣5年后定价权属于AI 回到最开始：法国巨鲸那4500万美元算什么？ 我的答案是，他是旧时代最后的王者，也是新时代的开幕。 他用人类的极限认知证明了精英定价的有效性，但同时也证明了人类精英的上限。一个人，再有钱再聪明，也就能处理那么多信息。 真正的未来是1000个AI Agent，每个管10万美元，每个专注不同领域，每个7×24在线，每个零情绪交易。它们的集体智慧会把任何人类专家碾成渣。 民主是乌合之众，精英是过时的操作系统。不是因为精英不好，是因为有更好的选择。就像汽车取代马车，不是因为马不好，是因为内燃机更快。 智能涌现碾压人类共识。这是不可逆的趋势。 谁先看懂，谁就赢了。