في الآونة الأخيرة، الجميع في هذا المجال يروّج لنيوتن. مضمون الكلام كله واحد: تداول ذكي بالذكاء الاصطناعي، إعادة توازن مؤتمتة، وإدارة ثروات سحابية بالكامل على السلسلة. بصراحة، تبدو هذه الحيل رائعة، لكن بعد أن جرّبتها مرارًا في تداولي الحقيقي وفككت المنطق الكامن وراءها، أريد أن أقول حقيقة بسيطة واحدة: الجميع يركّز على الأمور السطحية، ولا أحد يرى القيمة الجوهرية الحقيقية.
@NewtonProtocol السبب في أنه يستطيع أن يقف على قمة طفرة جنون الذكاء الاصطناعي في قطاع التمويل اللامركزي ليس لأنه يعمل بسرعة أو لأنه يتداول العملات تلقائيًا وبشكل عدواني. بل لأنه يعالج أكبر مشكلة تؤلم قطاع السلسلة منذ سنوات: التداول الآلي بلا فرامل. بمجرد أن يتحرك السوق نحو الأطراف، لا يمكن حماية رأس المال ببساطة.
أي شخص تعامل مع سكربتات وقف الخسارة على السلسلة أو روبوتات التداول الكمية كان لا بد أن يشعر بهذا مباشرة. أدوات الأتمتة التقليدية جامدة جدًا: تراقب سعرًا ثابتًا فقط وتنفّذ الأوامر. إنها لا تفهم كيفية التمييز بين مخاطر السوق. وعند مواجهة هبوط حاد سريع (flash crash) مع انخفاض يشبه الإبرة، ونفاد السيولة من التجمع، وازدحام السلسلة، وارتفاعات أسعار الأوراكل، وما شابه، تكرر السكربتات العادية وضع الأوامر بشكل أعمى، وتطلق التصفية بشكل لا ينتهي—إلى أن يَستنزف الانزلاق (slippage) الأصول بالكامل، تاركًا المستخدمين بلا أي قدرة على التدخل.
هذه هي العيوب الشائعة لكل أدوات الذكاء الاصطناعي على السلسلة في الماضي: فهي تعرف فقط كيفية العمل، لا كيف تتجنب الخطر؛ تعرف فقط كيفية التنفيذ، لا كيف تنفذ التحكم بالمخاطر.
ومع وصول نيوتن، فإنه يغلق هذه الثغرة مباشرةً بالكامل.
الأمر ليس مجرد تنفيذ تداول آلي. فهو يبني نظامًا لتنفيذ التحكم بالمخاطر على السلسلة يمكن تقييده والتحقق منه وتتبعُه. باختصار: يمكن للذكاء الاصطناعي أن يساعدك في التداول، لكن حدود كل إجراء والمخاطر والحدود القصوى تُحدد من قبلك أنت. يقوم النظام بإحكام قبضته على العملية كلها لمنع أي عمليات مخالفة للقواعد.
أقسم منطق تشغيله إلى ثلاثة أجزاء بسيطة ومغلقة بحلقات راجعة، حتى يفهم الجميع.
أولًا، قم بإحكام القواعد مسبقًا. يمكنك تعيين حدود التداول الخاصة بك، والبروتوكولات المسموح لها بالتفاعل، والانزلاق الأقصى، وحدود وقف الخسارة، وظروف انتهاء الصلاحية. الأمر مثل وضع قيود على الذكاء الاصطناعي—تحديد المناطق المحظورة، والتوقف فورًا إذا تجاوز الخط.
ثانيًا، التحكم الديناميكي بالمخاطر في الوقت الحقيقي. لا ينفذ النظام الأوامر بطريقة جامدة فحسب؛ بل يُحدّث أسعار السلسلة والسيولة ومخاطر التصفية في كل لحظة. بمجرد أن يُظهر السوق تقلبًا غير طبيعي، يوقف النظام الاستراتيجية فورًا، ويرفض الصفقات الخطرة، ويمنع أن يتم حصاد رأس مالك بفعل تحركات السوق.
ثالثًا، احتفظ بسجل تدقيق على السلسلة كدليل. يتم تخزين كل أحكام وحسابات وتنفيذ وإجراءات إنهاء على السلسلة عبر بيئة TEE موثوقة بالإضافة إلى إثباتات ZK. يمكن تتبع كل عملية والتحقق منها علنًا، وبذلك يتم حل مشكلة الصندوق الأسود بالكامل المتعلقة بإجراءات الذكاء الاصطناعي.
برأيي: كان الماضي يشبه الطيار الآلي الأعمى—عندما يتعطل، يكون الأمر في الغالب حظًا. نيوتن هو قيادة ذكية مع فرامل ومراقبة ونظام لتجنب المخاطر. اجعل الأمان أولًا، ثم تحدث عن العوائد.
على الرغم من أنني أتفق بشدة مع اتجاه هذه المسار، فلن أُضخّمه بشكل أعمى—سأعرض المخاطر الحقيقية أيضًا.
في الوقت الحالي، يعتمد النظام بالكامل بشكل كبير على أوراكل خارجية وشبكات عقد خارج السلسلة. عندما تضرب ظروف سوق شاذة جدًا (black-swan) حادة، أو عندما يصبح الشبكة بأكملها مزدحمة بالبلوكات، أو عندما تقدم منصات مختلفة اقتباسات غير متسقة، قد تحدث بسهولة مشكلات مثل تأخيرات العقد، وتناقضات البيانات، أو انتهاء مهلات الإثبات. في هذه السيناريوهات عالية الضغط، لم يتم التحقق من ذلك بعد في ظروف سوق حقيقية، لذلك ما زالت مسألة الاستقرار موضع تساؤل.
إليك أكثر مشكلة واقعية: العتبة مرتفعة جدًا.
تتطلب استراتيجيات التحكم بالمخاطر الدقيقة إعدادًا بصياغة احترافية. المستثمرون الأفراد العاديون ببساطة لا يستطيعون ذلك. في هذه المرحلة، لا يمكن للمستخدمين عادةً استخدام سوى قوالب بسيطة، وهذا يمنعهم من الاستفادة الكاملة من القدرات الحقيقية للبروتوكول. الأمر أكثر ملاءمة للمؤسسات والفرق الكمية الاحترافية.
استنادًا إلى جميع تجارب الاختبار العملية التي أجريتها، الخلاصة واضحة جدًا: نيوتن يسلك الطريق الذي يجب أن تسلكه DeFi في المستقبل—لكنها ما تزال في مراحل مبكرة من التحسين.
إن الاستحواذ على الأصول على السلسلة عبر الذكاء الاصطناعي اتجاه لا مفر منه، لكن الصناعة كانت تفتقر منذ زمن طويل إلى البنية التحتية المقابلة للتحكم بالمخاطر. نيوتن يسد هذه الفجوة، وإمكانات النمو بالتأكيد كافية جدًا.
لكن في عملي الحالي، ما زلت حذرًا: أتابع بكمّيات صغيرة، أراقب باستمرار، وبالتأكيد لا أُقدِم على أحجام كبيرة.
حالما يمر باختبارات السوق القاسية، ويقلل عائق الدخول للمستخدمين العاديين، ويحسن آليات تحمل أعطال البيانات—عندها يأتي فعلًا “نقطة الانفجار” الحقيقية.
وأخيرًا، دعني أطرح على الجميع سؤالًا جوهريًا:
مع دخول حقبة حفظ أصول الذكاء الاصطناعي حيز التنفيذ، هل تعتقد أن قيود التحكم بالمخاطر قبل الصف أكثر أهمية، أم أن إمكانية التتبع والمساءلة بعد الصف أكثر حرجًا؟
بصراحة، أود حقًا أن أسمع رأيك الحقيقي يا إخوان! في مرحلتك الحالية، هل تجرؤ على تسليم منصبك/مركزك إلى الذكاء الاصطناعي لحفظ تلقائي للأصول؟ اترك تعليقاتك في قسم التعليقات—سأقرأ كل واحدة!