Neulich habe ich mir On-Chain-AI angesehen und ich vertraue dieser Art von einfacher Erzählung immer weniger: „Das kluge Geld kauft gerade.“
Eine Adresse gekauft zu haben bedeutet noch lange nicht, dass sie bullisch ist.
Es könnte sein, dass Market Maker den Bestand auffüllen. Es könnte auch eine Zwischenadresse sein, über die das Geld bei einem Cross-Chain-Settlement läuft. Oder es könnte schlicht derselbe Akteur sein, der zwischen verschiedenen Wallets umschichtet. On-Chain-Daten lügen nicht, aber es ist weit davon entfernt, jede einzelne Einzahlung als eine Meinung zu deuten, denn das ist von echter Transaktionsanalyse noch weit entfernt.
Das ist auch die schwierigste Ebene des krypto-spezifischen Modells: Es kann nicht nur Transaktionen „lesen“. Es muss die Beziehungen zwischen Adressen erkennen, verstehen, warum sich die Gelder bewegen, und wissen, dass derselbe Aktionstyp in unterschiedlichen Zeiten und Liquiditätsumfeldern eine völlig andere Bedeutung haben kann.
Ich beobachte Velvet @Velvet_Capital und wie sie Velvet-1 trainieren. Ich möchte nicht, dass es mir einfach den nächsten Coin mit der größten Kurssteigerung „errät“. Ich will vielmehr herausfinden, ob es in Copilot diese leicht zu verwechselnden Aktionen auseinanderhalten kann: Welche sind echte Kauforders, welche sind nur Routing, und welche Gelder kommen zwar herein, tragen aber keine Kursrisiken.
Erst wenn das bei dieser Ebene gelingt, kommt die KI der Rolle eines echten Research-Tools nahe.
Andernfalls ist der angebliche On-Chain-Insight höchstwahrscheinlich nur eine erneute Erzählung dessen, was in einem Block-Explorer bereits zu sehen ist.
Eine Adresse gekauft zu haben bedeutet noch lange nicht, dass sie bullisch ist.
Es könnte sein, dass Market Maker den Bestand auffüllen. Es könnte auch eine Zwischenadresse sein, über die das Geld bei einem Cross-Chain-Settlement läuft. Oder es könnte schlicht derselbe Akteur sein, der zwischen verschiedenen Wallets umschichtet. On-Chain-Daten lügen nicht, aber es ist weit davon entfernt, jede einzelne Einzahlung als eine Meinung zu deuten, denn das ist von echter Transaktionsanalyse noch weit entfernt.
Das ist auch die schwierigste Ebene des krypto-spezifischen Modells: Es kann nicht nur Transaktionen „lesen“. Es muss die Beziehungen zwischen Adressen erkennen, verstehen, warum sich die Gelder bewegen, und wissen, dass derselbe Aktionstyp in unterschiedlichen Zeiten und Liquiditätsumfeldern eine völlig andere Bedeutung haben kann.
Ich beobachte Velvet @Velvet_Capital und wie sie Velvet-1 trainieren. Ich möchte nicht, dass es mir einfach den nächsten Coin mit der größten Kurssteigerung „errät“. Ich will vielmehr herausfinden, ob es in Copilot diese leicht zu verwechselnden Aktionen auseinanderhalten kann: Welche sind echte Kauforders, welche sind nur Routing, und welche Gelder kommen zwar herein, tragen aber keine Kursrisiken.
Erst wenn das bei dieser Ebene gelingt, kommt die KI der Rolle eines echten Research-Tools nahe.
Andernfalls ist der angebliche On-Chain-Insight höchstwahrscheinlich nur eine erneute Erzählung dessen, was in einem Block-Explorer bereits zu sehen ist.
