Masa Depan Keuangan Informasi: Sistem Post-Scarcity dan AI Berdansa Bersama

Penulis: Kyle

pasar prediksi sedang melampaui alat TradFi, menjadi medium kecerdasan untuk verifikasi informasi, sementara Info Finance lebih lanjut mendefinisikan kembali nilai data dengan insentif keuangan dan inovasi teknologi. Kerangka perhitungan knetik AO dan agen AI mendorong kecerdasan dan penyebaran pasar prediksi, menciptakan paradigma baru dalam bidang Info Finance di masa depan.

Pasar Prediksi secara ekstrim, apakah ini konferensi pers? Dalam pemilihan AS yang baru-baru ini berakhir, Polymarket, dengan data berbasis pasarnya, berhasil memprediksi bahwa tingkat kemenangan Trump lebih tinggi daripada jajak pendapat tradisional, dan dengan cepat menarik perhatian publik dan media. Orang-orang secara bertahap menyadari bahwa Polymarket telah lama tidak hanya menjadi instrumen keuangan, tetapi juga “penyeimbang” di bidang informasi, menggunakan kebijaksanaan pasar untuk memverifikasi keaslian berita sensasional.

Ketika Polymarket menjadi sorotan, Vitalik mengemukakan konsep baru - Keuangan Informasi (Info Finance). Alat yang menggabungkan insentif keuangan dan informasi ini dapat mengguncang media sosial, penelitian ilmiah, dan pola tata kelola, membuka arah baru untuk meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan. Dengan kemajuan AI dan blockchain, Keuangan Informasi juga menuju titik balik baru.

Dalam menghadapi domain baru yang ambisius ini, apakah teknologi dan konsep Web3 sudah siap? Artikel ini akan menggunakan prediction market sebagai titik awal untuk menjelajahi konsep inti keuangan informasi, teknologi dukungan, dan kemungkinan di masa depan.

Keuangan Informasi: Memperoleh dan Memanfaatkan Informasi dengan Instrumen Keuangan

Inti keuangan informasi adalah menggunakan alat keuangan untuk mendapatkan dan memanfaatkan informasi guna meningkatkan efisiensi dan keakuratan pengambilan keputusan. Pasar prediksi adalah contoh yang khas, dengan mengaitkan pertanyaan dengan insentif keuangan, pasar ini mendorong akurasi dan rasa tanggung jawab pesertanya, memberikan prediksi yang jelas bagi pengguna yang mencari kebenaran.

Sebagai desain pasar yang halus, keuangan informasi dapat mengarahkan peserta untuk bereaksi terhadap fakta atau penilaian tertentu, dengan penerapan dalam berbagai bidang termasuk tata kelola Desentralisasi, tinjauan ilmiah, dan lainnya. Sementara itu, kemunculan kecerdasan buatan akan lebih menurunkan ambang, sehingga keputusan mikro juga dapat berjalan secara efektif di pasar, mendorong penyebaran keuangan informasi.

Vitalik secara khusus menyebutkan bahwa saat ini adalah waktu terbaik dalam sepuluh tahun untuk memperluas informasi keuangan. Blok yang dapat diperluas menyediakan dukungan platform yang aman, transparan, dan dapat dipercaya untuk informasi keuangan, sementara pengenalan AI meningkatkan efisiensi pengambilan informasi, memungkinkan informasi keuangan untuk menangani masalah yang lebih rinci. Informasi keuangan tidak hanya melampaui batasan pasar prediksi tradisional, tetapi juga menunjukkan kemampuan dalam menggali potensi di berbagai bidang.

Namun, dengan berkembangnya keuangan informasi, kompleksitas dan skala dari itu meningkat secara signifikan. Pasar memerlukan pemrosesan data dalam jumlah besar, pengambilan keputusan dan perdagangan real-time, yang menantang kemampuan komputasi yang efisien dan aman. Pada saat yang sama, perkembangan teknologi AI yang cepat telah mendorong lahirnya lebih banyak model inovatif, yang meningkatkan permintaan komputasi. Dalam konteks ini, sistem komputasi yang aman dan layak setelah kelangkaan menjadi fondasi yang sangat penting untuk perkembangan berkelanjutan keuangan informasi.

Sistem perhitungan kelangkaan yang lebih penting dalam situasi saat ini

Saat ini, sistem perhitungan ‘01928374656574839201’ belum memiliki definisi yang seragam, namun tujuan inti dari sistem ini adalah untuk melampaui batasan sumber daya perhitungan tradisional dan mewujudkan kemampuan perhitungan yang murah dan mudah didapat. Melalui Desentralisasi, pengayaan sumber daya, dan kerja sama yang efisien, sistem semacam ini mendukung eksekusi tugas perhitungan yang besar dalam skala luas dan fleksibel, sehingga sumber daya perhitungan mendekati ‘non-scarcity’. Dalam arsitektur ini, kemampuan perhitungan terbebas dari ketergantungan pada titik tunggal, sehingga pengguna dapat dengan bebas dan dengan biaya rendah mengakses serta berbagi sumber daya, mendorong penyebaran dan pengembangan komputasi yang inklusif dan berkelanjutan.

Dalam konteks blockchain, fitur kunci dari sistem perhitungan pasca-scarcity termasuk Desentralisasi, sumber daya yang cukup, biaya rendah, dan tingkat skalabilitas yang tinggi.

Perlombaan Kinerja Tinggi Rantai Publik

Saat ini, berbagai rantai publik sedang bersaing sengit dalam hal kinerja untuk memenuhi kebutuhan aplikasi yang semakin kompleks. Jika melihat ekosistem rantai publik saat ini, tren pengembangannya sedang beralih dari mode satu thread tradisional ke mode komputasi paralel multi-thread.

Blockchain Tradisional Berkinerja Tinggi:

• Solana： Sejak awal dirancang, Solana mengadopsi arsitektur komputasi paralel, mencapai throughput tinggi dan latensi rendah. Konsensus Proof of History (PoH) yang unik memungkinkan untuk memproses ribuan transaksi per detik.
• Polygon dan BSC: Keduanya aktif mengembangkan solusi EVM paralel untuk meningkatkan kemampuan pemrosesan transaksi. Misalnya, Polygon memperkenalkan zkEVM untuk mencapai verifikasi transaksi yang lebih efisien.

Blockchain paralel yang sedang berkembang:

• Aptos, Sui, Sei, dan Monad: Jaringan publik baru ini dirancang khusus untuk kinerja tinggi melalui optimasi efisiensi penyimpanan data atau perbaikan Algoritme Konsensus. Misalnya, Aptos menggunakan teknologi Block-STM untuk memungkinkan pemrosesan transaksi secara paralel.
• **Artela ：**Artela mengusulkan konsep EVM++ yang mengimplementasikan aplikasi kustomisasi berkinerja tinggi melalui ekstensi asli (Aspect) pada runtime WebAssembly. Dengan menggunakan eksekusi paralel dan desain ruang Blok yang fleksibel, Artela secara efektif mengatasi bottleneck kinerja EVM, meningkatkan throughput dan skalabilitas secara signifikan.

Kompetisi kinerja berlangsung sengit, sulit untuk menentukan yang terbaik dan yang terburuk. Namun, dalam persaingan sengit ini, ada juga solusi unik yang diwakili oleh AO. AO bukanlah blockchain publik mandiri, melainkan layer komputasi yang didasarkan pada Arweave, mencapai kemampuan pemrosesan paralel dan skalabilitas melalui arsitektur teknologi yang unik. AO juga merupakan pesaing kuat dalam sistem komputasi yang langka ke belakang, dan diharapkan dapat membantu mewujudkan keuangan informasi dalam skala besar.

Merangkul Infofinansial, Konsep AO

AO adalah komputer berbasis Actor Oriented (berbasis peran) yang berjalan di jaringan Arweave, menyediakan lingkungan komputasi yang seragam dan lapisan pengiriman pesan terbuka. Dengan arsitektur teknologi yang terdistribusi dan modular, ini memberikan kemungkinan untuk aplikasi keuangan informasi skala besar dan integrasi lingkungan komputasi tradisional.

Komponen inti AO terdiri dari struktur yang sederhana namun efisien, termasuk:

• 进程（Process）adalah unit komputasi dasar dalam jaringan AO, berinteraksi melalui pengiriman pesan (Messenge);
• Unit Penjadwalan (SUs) bertanggung jawab atas pengurutan dan penyimpanan pesan;
• Unit Komputasi (CUs) bertanggung jawab untuk tugas komputasi keadaan;
• Unit Kurir (MUs) bertanggung jawab atas pengiriman dan penyiaran pesan.

Desain dekupling antarmuka memberikan sistem AO skalabilitas dan fleksibilitas yang luar biasa, sehingga dapat beradaptasi dengan berbagai skala dan kompleksitas skenario aplikasi. Oleh karena itu, sistem AO memiliki keunggulan inti berikut:

• Kemampuan komputasi dengan throughput tinggi dan latensi rendah: Desain proses paralel dan mekanisme pengiriman pesan efisien dari platform AO memungkinkannya untuk mendukung pemrosesan transaksi dalam skala jutaan per detik. Kemampuan throughput tinggi ini sangat penting dalam mendukung jaringan keuangan informasi global. Sementara itu, fitur komunikasi latensi rendah AO dapat menjamin kecepatan transaksi dan pembaruan data, memberikan pengalaman operasional yang mulus bagi pengguna.
• Skalabilitas tanpa batas dan desain modular: Platform AO menggunakan arsitektur modular, dengan memecah mesin virtual, scheduler, pengiriman pesan, dan unit komputasi, sehingga mencapai tingkat skalabilitas yang sangat tinggi. Baik itu peningkatan throughput data atau integrasi skenario aplikasi baru, AO dapat beradaptasi dengan cepat. Kemampuan perluasan ini tidak hanya melampaui batasan kinerja blockchain tradisional, tetapi juga memberikan lingkungan fleksibel bagi pengembang untuk membangun aplikasi keuangan informasi yang kompleks.
• Dukungan untuk Integrasi Komputasi dan Kecerdasan Buatan yang Luas: Platform AO telah mendukung arsitektur WebAssembly 64-bit, yang mampu menjalankan sebagian besar model bahasa besar (LLM) lengkap, seperti Llama 3 dari Meta, yang memberikan dasar teknis untuk integrasi Kedalaman AI dengan Web3. AI akan menjadi dorongan penting untuk keuangan informasi, termasuk optimalisasi Smart Contract, analisis pasar, prediksi risiko, dan aplikasi lainnya, sementara kemampuan komputasi besar AO memungkinkannya efisien mendukung kebutuhan ini. Sementara itu, melalui teknologi WeaveDrive untuk akses penyimpanan tak terbatas dari Arweave, platform AO memberikan keunggulan unik untuk pelatihan dan implementasi model pembelajaran mesin yang kompleks.

AO dengan kecepatan tinggi, latensi rendah, skalabilitas tak terbatas, dan integrasi AI, menjadi platform ideal untuk keuangan informasi. Dari perdagangan real-time hingga analisis dinamis, AO memberikan dukungan luar biasa untuk komputasi skala besar dan model keuangan kompleks, membuka jalan untuk memperluas dan innvovasi keuangan informasi.

Masa Depan Keuangan Informasi: Pasar Prediksi yang Didorong AI

Generasi berikutnya dari pasar prediksi di bidang keuangan informasi, harus memiliki warna apa? Meninjau masa lalu dan mengetahui masa depan, pasar prediksi tradisional telah lama menghadapi tiga masalah utama: kurangnya integritas pasar, ambang batas yang terlalu tinggi, dan keterbatasan dalam penyebaran. Bahkan proyek bintang Web3 seperti PolyMarket pun belum sepenuhnya berhasil mengatasi tantangan-tantangan ini. Misalnya, tantangan yang pernah dihadapi oleh acara prediksi ETF Ethereum yang terlalu singkat atau konsentrasi suara terlalu tinggi dalam UMA, dipertanyakan karena mungkin menghadapi risiko manipulasi. Selain itu, Likuiditas mereka terfokus pada bidang yang populer, dengan partisipasi pasar ekor panjang yang rendah. Ditambah lagi, pembatasan regulasi di beberapa negara (Inggris, Amerika) telah lebih lanjut menghambat penyebaran pasar prediksi.

Pengembangan masa depan keuangan informasi memerlukan kepemimpinan aplikasi generasi baru. Kondisi kinerja AO yang luar biasa memberikan tempat subur bagi inovasi seperti itu, di mana platform pasar prediksi seperti Outcome menjadi pusat eksperimen keuangan informasi yang baru.

Outcome saat ini telah memiliki bentuk awal produk, mendukung fungsi voting dasar dan sosial. Potensi sebenarnya terletak pada penggabungan masa depan dengan AI Kedalaman, memanfaatkan agen AI untuk membangun mekanisme Pembayaran pasar tanpa kepercayaan, dan memungkinkan pengguna untuk membuat dan menggunakan agen prediksi secara mandiri. Hanya dengan menyediakan alat prediksi yang transparan, efisien, dan mudah diakses bagi masyarakat umum, baru kemungkinan besar akan mendorong penyebaran prediction market secara luas.

Sebagai contoh, pasar prediksi yang dibangun berdasarkan AO dapat memiliki fitur inti berikut:

• Keputusan Pasar Tanpa Kepercayaan: Inti dari Outcome adalah agen otonom. Agen-agen ini didorong oleh kecerdasan buatan, beroperasi secara independen berdasarkan aturan yang telah ditetapkan dan Algoritme, menjamin transparansi dan keadilan dalam proses pengambilan keputusan pasar. Dalam mekanisme ini, risiko manipulasi dikurangi hingga batas maksimum, sehingga memberikan hasil prediksi yang dapat dipercaya bagi pengguna.
• Agen Prediksi Berbasis AI: Platform Outcome memungkinkan pengguna untuk membuat dan menggunakan agen prediksi yang didukung oleh AI. Agen-agen ini dapat mengintegrasikan berbagai model AI dan sumber daya data yang kaya untuk melakukan analisis dan prediksi yang akurat. Pengguna dapat menyesuaikan agen prediksi yang dipersonalisasi sesuai dengan kebutuhan dan strategi mereka, dan berpartisipasi dalam berbagai tema pasar prediksi. Fleksibilitas ini secara signifikan meningkatkan efisiensi dan relevansi prediksi.
• Mekanisme insentif Tokenisasi: Outcome memperkenalkan model ekonomi inovatif, di mana pengguna dapat memperoleh hadiah Token dengan berpartisipasi dalam prediksi pasar, berlangganan layanan agen Token, dan berdagang pada sumber data. Mekanisme ini tidak hanya meningkatkan motivasi partisipasi pengguna, tetapi juga menyediakan dukungan bagi pengembangan ekosistem platform yang sehat.

Alur kerja prediction market yang didorong oleh AI

Dengan mengenalkan model AI, Outcome menyediakan gagasan inovatif untuk membangun aplikasi keuangan informasi yang luas di Arweave dan AO melalui mode agen semi-otomatis atau sepenuhnya otomatis. Ini mengikuti arsitektur alur kerja berikut:

1. Penyimpanan Data

• Data Acara Real-time (Real-time Event Data): Platform ini mengumpulkan informasi yang terkait dengan acara melalui sumber data real-time seperti berita, media sosial, Mesin Oracle, dan lain-lain, dan disimpan di Arweave untuk memastikan transparansi dan keamanan data yang tidak dapat diubah.
• Data Acara Historis: Menyimpan data acara dan catatan perilaku pasar masa lalu, memberikan dukungan data untuk pemodelan, validasi, dan analisis, membentuk lingkaran tertutup yang dapat dioptimalkan secara berkelanjutan.

2. Pengolahan dan Analisis Data

• LLM (Large Language Model): LLM adalah modul inti untuk pemrosesan data dan analisis kecerdasan (yaitu proses AO tunggal). Ia bertanggung jawab untuk memproses data acara real-time dan data historis yang disimpan di Arweave dengan Kedalaman, mengekstrak informasi penting yang terkait dengan acara, dan memberikan input berkualitas tinggi untuk modul selanjutnya (seperti analisis emosi, perhitungan probabilitas).
• Analisis Sentimen Acara: Menganalisis sikap pengguna dan pasar terhadap acara (positif/netral/negatif), sebagai referensi untuk perhitungan probabilitas dan Manajemen Risiko.
• Perhitungan Probabilitas Kejadian (Event Probability Calculation): Berdasarkan hasil analisis emosi dan data historis, menghitung secara dinamis probabilitas terjadinya suatu kejadian, membantu para pelaku pasar dalam pengambilan keputusan.
• **Manajemen Risiko（Risk Management）：**Identifikasi dan mengendalikan risiko potensial di pasar, seperti mencegah manipulasi pasar, perilaku taruhan yang tidak wajar, dll, untuk memastikan kelancaran pasar.

3. Prediksi Pelaksanaan dan Verifikasi

• Agen Perdagangan: Agen perdagangan yang didukung oleh AI bertanggung jawab untuk secara otomatis melakukan prediksi dan taruhan berdasarkan hasil analisis, tanpa perlu campur tangan pengguna.
• Verifikasi Hasil (Outcome Verification): Sistem memverifikasi hasil acara melalui mekanisme Mesin Oracle dan lainnya, dan menyimpan data verifikasi ke modul Data Acara Historis, memastikan transparansi dan kepercayaan publik hasil. Selain itu, data historis juga dapat memberikan referensi untuk prediksi selanjutnya, membentuk sistem lingkaran tertutup yang dioptimalkan secara berkelanjutan.

Model ini menciptakan aplikasi agen prediksi yang efisien, transparan, dan tidak memerlukan kepercayaan dengan menggunakan prediksi cerdas yang didukung AI dan mekanisme verifikasi Desentralisasi. Dengan arsitektur teknologi AO, model ini dapat menjadi prototipe inti inovasi ekonomi generasi berikutnya yang dapat memimpin perkembangan keuangan informasi menuju kecerdasan dan universalitas.

Kesimpulan

Masa depan dimiliki oleh mereka yang pandai mengekstraksi kebenaran dari informasi yang kompleks. Keuangan informasi sedang mendefinisikan ulang nilai dan cara penggunaan data dengan kecerdasan AI dan kepercayaan blockchain. Dari arsitektur kekurangan setelah AO hingga agen pintar Outcome, kombinasi ini membuat pasar prediksi bukan lagi hanya perhitungan probabilitas, tetapi eksplorasi ulang ilmu keputusan. AI tidak hanya dapat menurunkan ambang partisipasi, tetapi juga membuat pengolahan data massal dan analisis dinamis menjadi mungkin, membuka jalan baru untuk keuangan informasi.

Seperti yang dikatakan oleh Alan Turing, komputasi membawa efisiensi, sementara kecerdasan menginspirasi kemungkinan. Dengan berpadu dengan AI, keuangan informasi berharap dapat menjadikan dunia yang kompleks menjadi lebih jelas, dan mendorong masyarakat menemukan keseimbangan baru antara efisiensi dan kepercayaan.

Bahan Referensi: