هل البنية التحتية للبيانات جاهزة لعصر التطبيقات الفائقة المشفرة؟

ملخص: تحدي البيانات: دخلت منافسة وقت الكتلة على السلاسل العامة عالية الأداء مرحلةً لا تتجاوز الثانية. أدى التزامن العالي، وتقلب حركة البيانات، وعدم تجانس السلاسل المتعددة من جانب المستهلك إلى زيادة تعقيد البيانات، مما يتطلب من البنية التحتية للبيانات التحول إلى المعالجة التزايدية الفورية وقابلية التوسع الديناميكية. تتراوح مدة معالجة ETL الدفعية التقليدية بين دقائق وساعات، مما يُصعّب تلبية متطلبات المعاملات الفورية. تُقدّم الحلول الناشئة مثل The Graph وNansen وPangea حوسبة البث، مما يُخفّض زمن الوصول إلى مستويات التتبع الفورية. نقلة نوعية في منافسة البيانات: ركّزت الدورة السابقة على "الفهم"، بينما تُركّز هذه الدورة على "الربحية". بموجب نموذج منحنى الترابط، يُمكن أن يُكلّف تأخير دقيقة واحدة أضعاف التكلفة الأصلية. تكرار الأدوات: من إعدادات الانزلاق اليدوي ← استهداف الروبوتات ← الطرفية المتكاملة GMGN. أصبحت القدرة على إتمام المعاملات عبر السلسلة سلعةً سلعيةً بشكلٍ متزايد، وتتحول الحدود التنافسية الأساسية إلى البيانات نفسها: من يستطيع التقاط الإشارات بشكل أسرع سيساعد المستخدمين على تحقيق الربح. التوسع البُعدي لبيانات المعاملات: تُمثل الميمات أساسًا إضفاء طابع مالي على الاهتمام، والمفتاح هو السرد، والاهتمام، والنشر اللاحق. الحلقة المغلقة للرأي العام خارج السلسلة وبيانات السلسلة: أصبح تتبع السرد وتلخيصه، بالإضافة إلى قياس المشاعر، جوهر التداول. "البيانات الخفية": تكشف تدفقات رأس المال، وتحديد الشخصيات، وتحديد عناوين الأموال الذكية/الخبراء الرئيسيين (KOL) عن اللعبة الخفية وراء عناوين السلسلة المجهولة. يدمج الجيل التالي من منصة التداول إشارات متعددة الأبعاد داخل وخارج السلسلة في المستوى الثاني، مما يُعزز قرارات دخول السوق وتجنب المخاطر. إشارات عملية مدفوعة بالذكاء الاصطناعي: من المعلومات إلى الأرباح. الأهداف التنافسية في المرحلة الجديدة: سريعة، وآليّة، وقادرة على تحقيق عوائد فائضة. يمكن لـ LLM + الذكاء الاصطناعي متعدد الوسائط استخراج إشارات القرار تلقائيًا ودمجها مع تداول النسخ وتنفيذ أوامر إيقاف الخسارة/جني الأرباح. المخاطر والتحديات: الأوهام، وقصر عمر الإشارة، وتأخيرات التنفيذ، وضبط المخاطر. موازنة السرعة والدقة: يُعدّ التعلم التعزيزي واختبار المحاكاة الخلفي أمرًا أساسيًا. قرارات الحفاظ على لوحة معلومات البيانات: تفتقر تطبيقات تجميع البيانات/لوحة المعلومات خفيفة الوزن إلى ميزة تنافسية، ويتقلص سوقها المتخصص. نحو الأسفل: تعميق تكامل خطوط الأنابيب الأساسية عالية الأداء وأبحاث البيانات. نحو الأعلى: التوسع إلى طبقة التطبيقات، ومعالجة سيناريوهات المستخدم مباشرةً، وزيادة نشاط الوصول إلى البيانات. المشهد المستقبلي: إما أن تصبح البنية التحتية للمياه والكهرباء والفحم الخاصة بـ Web3، أو أن تصبح منصة مستخدم لـ Crypto Bloomberg. يتحول الخندق نحو "الإشارات العملية" و"قدرات البيانات الأساسية". تُمثل الحلقة المغلقة للأصول طويلة الذيل وبيانات المعاملات فرصة فريدة لرواد الأعمال في مجال العملات المشفرة. نافذة الفرصة للسنتين أو الثلاث سنوات القادمة: البنية التحتية الأولية: قوة معالجة على مستوى Web2 + متطلبات Web3 الأصلية → Web3 Databricks/AWS. منصة التنفيذ النهائية: وكلاء الذكاء الاصطناعي + بيانات متعددة الأبعاد + تنفيذ سلس → محطة بلومبرج للعملات المشفرة. شكرًا لشركة Hubble AI وSpace & Time وOKX DEX ومشاريع أخرى لدعمها لتقرير البحث هذا! المقدمة: الرنين الثلاثي للميم والسلسلة العامة عالية الأداء والذكاء الاصطناعي في الدورة السابقة، اعتمد نمو المعاملات على السلسلة بشكل أساسي على تكرار البنية التحتية. مع دخول الدورة الجديدة، ومع نضوج البنية التحتية، أصبحت التطبيقات الفائقة مثل Pump.fun محركات نمو جديدة لصناعة العملات المشفرة. لقد خلق هذا النوع من نموذج إصدار الأصول، بآلية الإصدار الموحدة وتصميم السيولة المتطور، بيئة تداول عادلة ونقية حيث تكون قصص الثراء السريع شائعة. إن قابلية تكرار تأثير الثروة عالية المضاعف هذه تغير بشكل عميق توقعات عائد المستخدمين وعادات التداول. لا يطلب المستخدمون دخولًا أسرع إلى السوق فحسب، بل يطلبون أيضًا القدرة على الوصول إلى البيانات متعددة الأبعاد وتحليلها وتنفيذها في وقت قياسي. تكافح البنية التحتية الحالية للبيانات لتلبية هذه الكثافة والطلب في الوقت الفعلي. هذا يتطلب بيئة تداول أكثر تقدمًا: احتكاك أقل، وتأكيدات أسرع، وسيولة أعمق. تنتقل منصات التداول بسرعة إلى سلاسل عامة عالية الأداء وأنظمة تجميع الطبقة الثانية، مثل Solana وBase. زاد حجم بيانات المعاملات على هذه السلاسل العامة بأكثر من عشرة أضعاف مقارنةً بالإصدار السابق من Ethereum، مما يطرح تحديات أكثر صعوبة في أداء البيانات لموفري البيانات الحاليين. مع الإطلاق الوشيك لسلاسل عامة عالية الأداء من الجيل الجديد مثل Monad وMegaETH، سينمو الطلب على معالجة البيانات وتخزينها على السلسلة بشكل كبير. في الوقت نفسه، يُسرّع النضج السريع للذكاء الاصطناعي من تحقيق المساواة الذكية. وصل ذكاء GPT-5 إلى مستويات الدكتوراه، ويمكن للنماذج متعددة الوسائط الكبيرة مثل Gemini تفسير مخططات الشموع بسهولة... بمساعدة أدوات الذكاء الاصطناعي، يمكن الآن للمستخدمين العاديين فهم وتنفيذ إشارات التداول المعقدة سابقًا. في ظل هذا الاتجاه، بدأ المتداولون يعتمدون على الذكاء الاصطناعي لاتخاذ قرارات التداول، وتتطلب قرارات تداول الذكاء الاصطناعي بيانات متعددة الأبعاد وعالية الفعالية. يتطور الذكاء الاصطناعي من مجرد "أداة تحليل مساعدة" إلى "منصة أساسية لاتخاذ قرارات التداول"، وقد زاد اعتماده الواسع النطاق من الطلب على معالجة البيانات الفورية والقابلة للتفسير والتوسع. وقد أدى التداخل الثلاثي لجنون تداول الميمات، وتوسع السلاسل العامة عالية الأداء، وتسويق الذكاء الاصطناعي، إلى حاجة ملحة بشكل متزايد إلى بنية تحتية جديدة للبيانات ضمن النظام البيئي على السلسلة. ومع صعود السلاسل العامة عالية الأداء وعمليات التجميع عالية الأداء، دخل حجم وسرعة البيانات على السلسلة حقبة جديدة. ومع الاعتماد الواسع النطاق على بنى التزامن العالي وزمن الوصول المنخفض، يتجاوز حجم المعاملات اليومية 10 ملايين بسهولة، حيث تُقاس أحجام البيانات الخام بمئات الجيجابايت. على سبيل المثال، تجاوز متوسط ​​Solana 1200 TPS خلال الثلاثين يومًا الماضية، حيث تجاوزت المعاملات اليومية 100 مليون. وفي 17 أغسطس، وصل إلى مستوى قياسي بلغ 107,664 TPS. وفقًا للإحصاءات، تنمو بيانات دفتر الأستاذ في Solana بمعدل 80-95 تيرابايت سنويًا، أي ما يعادل 210-260 جيجابايت يوميًا. ▲ Chainspect، متوسط ​​TPS لمدة 30 يومًا ▲ Chainspect، حجم المعاملات لمدة 30 يومًا لم يقتصر الأمر على زيادة الإنتاجية فحسب، بل وصلت أيضًا أوقات الكتل على السلاسل العامة الناشئة إلى مستويات ميلي ثانية. أدى تحديث Maxwell في BNB Chain إلى تقليل أوقات الكتل إلى 0.8 ثانية، بينما قلصت تقنية Flashblocks في Base Chain أوقات الكتل إلى 200 مللي ثانية. في النصف الثاني من هذا العام، تخطط Solana لاستبدال PoH بـ Alpenglow، مما يقلل أوقات تأكيد الكتل إلى 150 مللي ثانية. تهدف الشبكة الرئيسية MegaETH إلى أوقات كتل في الوقت الفعلي تبلغ 10 مللي ثانية. تعمل هذه الإجماعات والاختراقات التكنولوجية على تحسين أداء المعاملات في الوقت الفعلي بشكل كبير، ولكنها تفرض أيضًا متطلبات غير مسبوقة على قدرات مزامنة بيانات الكتل وفك تشفيرها. ومع ذلك، لا تزال البنية التحتية للبيانات النهائية تعتمد إلى حد كبير على خطوط أنابيب ETL الدفعية، والتي تؤدي حتمًا إلى تأخير في وصول البيانات. على سبيل المثال، في Dune، تتأخر بيانات حدث تفاعل العقد في Solana عادةً بحوالي 5 دقائق، بينما يمكن أن تستغرق البيانات المجمعة على مستوى البروتوكول ما يصل إلى ساعة. وهذا يعني أن المعاملات على السلسلة التي يمكن تأكيدها في غضون 400 مللي ثانية تتأخر الآن مئات المرات قبل أن تظهر في الأدوات التحليلية، مما يجعلها غير مقبولة لتطبيقات التداول في الوقت الفعلي. ▲ Dune، نضارة Blockchain لمعالجة تحديات جانب عرض البيانات، تحولت بعض المنصات إلى هياكل البث والوقت الفعلي. يستفيد Graph من Substreams وFirehose لتقليل زمن وصول البيانات إلى ما يقرب من الوقت الفعلي. حقق Nansen، من خلال تقديم تقنيات معالجة البث مثل ClickHouse، تحسنًا في الأداء بمقدار عشرة أضعاف في التنبيهات الذكية ولوحات المعلومات في الوقت الفعلي. تُوفر بانجيا، من خلال تجميع الحوسبة والتخزين وعرض النطاق الترددي المُقدم من عُقد المجتمع، بياناتٍ مُتدفقة في الوقت الفعلي بزمن انتقال أقل من 100 مللي ثانية لمُزودي خدمات الأعمال، مثل صناع السوق والمحللين الكميين ودفاتر أوامر الحد المركزي (Clobs). ▲ Chainspect إلى جانب الكم الهائل من البيانات، تُعاني المعاملات على السلسلة أيضًا من اختلال كبير في حركة المرور. على مدار العام الماضي، تفاوت حجم المعاملات الأسبوعي لـ Pumpfun بنحو 30 ضعفًا من أدنى مستوى له إلى أعلى مستوى له. في عام 2024، واجهت منصة تداول الميمات GMGN ستة انقطاعات في الخادم خلال أربعة أيام، مما أجبرها على نقل قاعدة بياناتها الأساسية من AWS Aurora إلى قاعدة بيانات SQL الموزعة مفتوحة المصدر TiDB. بعد الهجرة، تم تحسين قابلية التوسع الأفقي للنظام ومرونة الحوسبة بشكل كبير، وزادت مرونة الأعمال بنحو 30%، وتم تخفيف الضغط خلال فترات الذروة التجارية بشكل كبير. ▲ Dune، حجم التداول الأسبوعي لـ Pumpfun ▲ Odaily، حالة خدمة TiDB Web3 ... تتطلب الاختلافات في تنسيقات السجلات، وهياكل الأحداث، وحقول المعاملات عبر السلاسل العامة منطق تحليل مُخصص لكل سلسلة جديدة، مما يُشكل ضغطًا كبيرًا على مرونة البنية التحتية للبيانات وقابليتها للتوسع. لذلك، يتبنى بعض مُزودي البيانات استراتيجية "العميل أولاً": إعطاء الأولوية للوصول إلى الخدمات من السلاسل ذات نشاط التداول النشط، وتحقيق التوازن بين المرونة وقابلية التوسع. إذا ظلت معالجة البيانات عالقة في عمليات استخراج وتحويل وتحميل دفعات ذات فترات زمنية ثابتة (ETL) في ظل انتشار سلاسل الكتل عالية الأداء، فستواجه تأخيرات في زمن الوصول، واختناقات في فك التشفير، وتأخيرًا في الاستعلامات، مما يُعيق تلبية متطلبات استهلاك البيانات الفوري والمُحسّن والتفاعلي. لذلك، يجب أن تتطور البنية التحتية للبيانات على السلسلة إلى بنية معالجة متدفقة ومتزايدة وحوسبة فورية، مُكملة بآليات موازنة الأحمال للتعامل مع ضغوط التزامن الناتجة عن ذروات التداول الدورية في سوق العملات المشفرة. هذا ليس مجرد تطور طبيعي في تطوير التكنولوجيا، بل هو أيضًا خطوة حاسمة لضمان استقرار الاستعلامات الفورية. كما سيُمثل تمييزًا حقيقيًا بين الجيل القادم من منصات البيانات على السلسلة. السرعة ثروة: تحول نموذجي في منافسة البيانات على السلسلة. تحول جوهر البيانات على السلسلة من "التصور" إلى "القدرة على التنفيذ". في الدورة السابقة، كانت Dune الأداة القياسية للتحليل على السلسلة. لقد لبّت احتياجات الباحثين والمستثمرين لبيانات "مفهومة"، واستخدم الناس مخططات SQL لتجميع السرديات على السلسلة. يعتمد لاعبو GameFi وDeFi على Dune لتتبع تدفقات رأس المال الداخلة والخارجة، وحساب عوائد مزارع الذهب، والخروج في الوقت المناسب قبل نقاط تحول السوق. يستخدم لاعبو NFT Dune لتحليل اتجاهات حجم التداول، وحيازات الحيتان، وأنماط التوزيع للتنبؤ بنشاط السوق. ومع ذلك، في هذه الدورة، يُعد لاعبو الميمات أكثر فئات المستهلكين نشاطًا. لقد دفعوا تطبيق Pump.fun الاستثنائي إلى تحقيق إيرادات تراكمية بلغت 700 مليون دولار، أي ما يقرب من ضعف إجمالي إيرادات Opensea، التطبيق الاستهلاكي الرائد في الدورة السابقة. في سوق الميمات، تتضاعف حساسية الوقت إلى أقصى حد. لم تعد السرعة ميزة إضافية، بل أصبحت متغيرًا أساسيًا يحدد الربحية. في السوق الأولية، حيث يُحدد منحنى الترابط التسعير، تُصبح السرعة تكلفة. ترتفع أسعار التوكنات بشكل كبير مع الطلب، وحتى تأخير لمدة دقيقة واحدة يمكن أن يزيد تكلفة الدخول بشكل كبير. وفقًا لبحث Multicoin، غالبًا ما يدفع اللاعبون الأكثر ربحية في اللعبة انزلاقًا بنسبة 10% لدخول الكتلة متقدمين بثلاث نقاط على منافسيهم. يدفع تأثير الثروة وأسطورة "الثراء السريع" اللاعبين إلى السعي وراء مخططات الشموع اللحظية، ومحركات تنفيذ المعاملات في الكتلة نفسها، ولوحات معلومات اتخاذ القرارات الشاملة، والتنافس على أسرع جمع للمعلومات ووضع الطلبات.

▲ Binance

في عصر التداول اليدوي مع Uniswap، كان على المستخدمين تحديد انزلاقهم وسعر الغاز بأنفسهم، ولم تكن الأسعار ظاهرة في البداية. كان التداول أشبه بـ"شراء تذكرة يانصيب"؛ في عصر روبوت القنص BananaGun، أتاحت تقنية القنص والانزلاق التلقائية للاعبين الأفراد البدء من نفس خط البداية الذي بدأه العلماء؛ ثم في عصر PepeBoost، كان الروبوت يعرض معلومات افتتاح المجمع وبيانات مواقع الصف الأمامي في الوقت نفسه؛ وأخيراً، تطورت إلى عصر GMGN الحالي، مما أدى إلى إنشاء منصة تدمج معلومات K-line، وتحليل البيانات متعدد الأبعاد، وتنفيذ المعاملات، لتصبح "منصة بلومبرغ" لتداول الميمات. مع استمرار تطور أدوات التداول واختفاء عوائق التنفيذ تدريجياً، تنتقل حدود المنافسة حتمًا إلى البيانات نفسها: أولئك الذين يستطيعون التقاط الإشارات بشكل أسرع وأكثر دقة سيحققون ميزة تداول في سوق سريع التغير ويساعدون المستخدمين على تحقيق الربح. البعد ميزة: الحقيقة وراء مخطط الشموع. جوهر Memecoin هو تمويل الاهتمام. يمكن للروايات عالية الجودة أن تخترق السوق باستمرار، وتجذب الانتباه وترفع الأسعار والقيمة السوقية. بالنسبة لمتداولي الميمات، يعد الأداء الفوري مهمًا بالتأكيد، لكن تحقيق نتائج مهمة يعتمد على الإجابة على ثلاثة أسئلة حاسمة: ما هو سرد الرمز المميز، ومن يهتم، وكيف يمكن أن يستمر هذا الاهتمام في النمو في المستقبل؟ هذه الأسئلة لا تترك سوى ظلال على مخطط K-line؛ تعتمد القوة الدافعة الحقيقية على بيانات متعددة الأبعاد - المشاعر خارج السلسلة والعناوين والممتلكات داخل السلسلة والتخطيط الدقيق للاثنين. على السلسلة × خارج السلسلة: حلقة مغلقة من الاهتمام إلى المعاملات يجذب المستخدمون الانتباه خارج السلسلة ويكملون المعاملات على السلسلة. أصبحت بيانات الحلقة المغلقة هذه الميزة الأساسية لمعاملات Meme. تتبع السرد وتحديد سلسلة النشر على منصات التواصل الاجتماعي مثل Twitter، تساعد أدوات مثل XHunt عشاق الميم على تحليل قائمة متابعة KOL للمشروع لتحديد الأفراد المرتبطين وسلاسل الاهتمام المحتملة وراء المشروع. تجمع 6551 DEX البيانات من Twitter والمواقع الرسمية وتعليقات التغريدات وسجل العرض ومتابعي KOL لإنشاء تقارير شاملة مدعومة بالذكاء الاصطناعي للمتداولين والتي تتطور في الوقت الفعلي مع الرأي العام، مما يساعدهم على التقاط السرد بدقة. قياس مؤشرات المشاعر: تقوم أدوات Infofi، مثل Kaito وCookie.fun، بتجميع المحتوى وتحليل الرأي العام على منصة Crypto Twitter، مما يوفر مقاييس قابلة للقياس لمشاركة الآراء والمشاعر والتأثير. على سبيل المثال، تُدرج Cookie.fun هذين المقياسين مباشرةً على مخططات الأسعار، محولةً المشاعر خارج السلسلة إلى "مؤشرات فنية" واضحة. ▲ Cookie.fun: على السلسلة وخارجها على نفس القدر من الأهمية. تعرض OKX DEX تحليلات Vibes إلى جانب بيانات السوق، وتجمع أوقات استدعاء KOL، وأفضل KOLs، والملخصات السردية، والنتائج الشاملة لتقصير وقت استرجاع المعلومات خارج السلسلة. أصبحت الملخصات السردية ميزة شائعة جدًا في منتجات الذكاء الاصطناعي. عرض توضيحي للبيانات تحت الماء: تحويل "السجلات المرئية" إلى "ألفا قابلة للاستخدام". تخضع بيانات تدفق الطلبات في القطاع المالي التقليدي لسيطرة كبار الوسطاء، وتدفع الشركات الكمية مئات الملايين من الدولارات سنويًا للوصول إليها لتحسين استراتيجيات التداول الخاصة بها. في المقابل، تُعدّ دفاتر تداول العملات المشفرة علنية وشفافة تمامًا، مما يجعل المعلومات الاستخباراتية القيّمة "مفتوحة المصدر" ويخلق منجم ذهب مفتوحًا ينتظر التنقيب. تكمن قيمة البيانات غير المرئية في استخلاص النوايا الخفية من المعاملات المرئية. يشمل ذلك تدفقات رأس المال وتحديد الأدوار - بما في ذلك أدلة حول قيام صناع السوق ببناء أو توزيع المراكز، وعناوين حسابات KOL البديلة، والرقائق المركزة أو المشتتة، والمعاملات المجمعة، وتدفقات رأس المال غير العادية. كما يشمل تحديد ملفات تعريف العناوين - تصنيف العناوين إلى أموال ذكية، وKOL/VC، ومطورين، ومتصيدين، وتداول داخلي، وربطها بالهويات خارج السلسلة، وربط البيانات داخل السلسلة وخارجها. غالبًا ما يصعب على المستخدمين العاديين اكتشاف هذه الإشارات، إلا أنها يمكن أن تؤثر بشكل كبير على اتجاهات السوق قصيرة الأجل. من خلال تحليل تسميات العناوين، وخصائص المراكز، والمعاملات المجمعة في الوقت الفعلي، تكشف أدوات مساعدة التداول عن ديناميكيات السوق الأساسية، مما يساعد المتداولين على تخفيف المخاطر والبحث عن ألفا في تقلبات السوق التي تقل عن الثانية. على سبيل المثال، تُدمج منصة GMGN تحليلات العلامات التجارية، مثل الأموال الذكية، وعناوين KOL/VC، ومحافظ المطورين، والتداول الداخلي، وعناوين التصيد الاحتيالي، والمعاملات المجمعة، بالإضافة إلى مجموعات بيانات المعاملات الفورية على السلسلة وعقود التوكنات، وتُطابق عناوين السلسلة مع حسابات وسائل التواصل الاجتماعي، وتُوازن تدفقات رأس المال، وإشارات المخاطر، وسلوكيات الأسعار مع المستوى الثاني، مما يُساعد المستخدمين على اتخاذ قرارات دخول السوق وتجنب المخاطر بشكل أسرع. ▲ إشارات GMGN القابلة للتنفيذ والمدعومة بالذكاء الاصطناعي: من المعلومات إلى الأرباح "الموجة التالية من الذكاء الاصطناعي ستُسوّق الفوائد، لا الأدوات." - سيكويا كابيتال. ينطبق هذا التقييم أيضًا على قطاع تداول العملات المشفرة. بمجرد أن تُلبي سرعة البيانات وأبعادها المعايير، سيكون الهدف التنافسي التالي هو القدرة على تحويل البيانات المعقدة ومتعددة الأبعاد مباشرةً إلى إشارات تداول قابلة للتنفيذ في مرحلة اتخاذ القرارات المتعلقة بالبيانات. يمكن تلخيص معايير تقييم اتخاذ القرارات المتعلقة بالبيانات في ثلاث نقاط رئيسية: السرعة، والأتمتة، والعوائد الزائدة. سرعة كافية: مع التطور المستمر لقدرات الذكاء الاصطناعي، ستُدرك تدريجيًا مزايا معالجة اللغة الطبيعية وتقنيات التعلم الآلي متعدد الوسائط. فهي لا تقتصر على دمج وفهم كميات هائلة من البيانات فحسب، بل تُنشئ أيضًا روابط دلالية بينها، وتُخرج تلقائيًا استنتاجات حاسمة. في بيئة التداول عالية الكثافة ومنخفضة الحجم على السلسلة، تكون لكل إشارة مدة زمنية قصيرة جدًا وسعة رأس مال محدودة، وتؤثر السرعة بشكل مباشر على العائد المُحتمل للإشارة. الأتمتة: لا يستطيع البشر مراقبة السوق على مدار الساعة، لكن الذكاء الاصطناعي قادر على ذلك. على سبيل المثال، يُمكن للمستخدمين وضع أوامر شراء مشروطة لتداول النسخ مع إعدادات إيقاف الخسارة وجني الأرباح مع وكلاء على منصة Senpi. يتطلب هذا من الذكاء الاصطناعي استطلاع البيانات أو مراقبتها في الوقت الفعلي في الخلفية، واتخاذ قرار تلقائي بوضع الأوامر عند اكتشاف إشارة مُوصى بها.

• معدل العائد:في النهاية، تعتمد فعالية أي إشارة تداول على قدرتها على تحقيق عوائد فائضة باستمرار. لا يحتاج الذكاء الاصطناعي فقط إلى فهم كافٍ لإشارات السلسلة، بل يتضمن أيضًا التحكم في المخاطر لتعظيم نسب العائد إلى المخاطر في البيئات شديدة التقلب. على سبيل المثال، يمكن أن يأخذ هذا في الاعتبار عوامل فريدة على السلسلة تؤثر على العائد، مثل الانزلاق وزمن انتظار التنفيذ.

تُعيد هذه الإمكانية تشكيل منطق عمل منصات البيانات: من بيع "الوصول إلى البيانات" إلى بيع "إشارات مدفوعة بالعائد". لن تعتمد المنافسة بين أدوات الجيل التالي على تغطية البيانات، بل على قابلية تنفيذ الإشارات - أي القدرة على سد الفجوة بين الرؤى والتنفيذ. وقد بدأت بعض المشاريع الناشئة بالفعل في استكشاف هذا الاتجاه. على سبيل المثال، يُدمج Truenorth، وهو محرك اكتشاف مُدار بالذكاء الاصطناعي، "معدل تنفيذ القرار" في تقييم فعالية المعلومات. وباستخدام التعلم المُعزز، يُحسّن المُخرجات باستمرار، ويُقلل من الضوضاء غير الفعالة، ويساعد المستخدمين على بناء تدفقات معلومات عملية مُوجهة مباشرةً إلى وضع الطلبات. على الرغم من أن الذكاء الاصطناعي يتمتع بإمكانات كبيرة لتوليد إشارات عملية، إلا أنه يواجه تحديات متعددة. فالبيانات على السلسلة شديدة التباين والتشويش. عند تحليل استعلامات اللغة الطبيعية أو الإشارات متعددة الوسائط، تكون أنظمة LLM عرضة للهلوسة أو الإفراط في التجهيز، مما يؤثر على إنتاجية الإشارة ودقتها. على سبيل المثال، عندما تتشارك عدة رموز في الاسم نفسه، غالبًا ما يفشل الذكاء الاصطناعي في العثور على عنوان العقد المقابل لمؤشر CT. على سبيل المثال، في العديد من منتجات إشارات الذكاء الاصطناعي، غالبًا ما تُشير مناقشات الذكاء الاصطناعي في CT إلى الذكاء الاصطناعي الذي لا ينام. عمر الإشارة: بيئة التداول في تغير مستمر. أي تأخير يُضعف العوائد، ويجب على الذكاء الاصطناعي إكمال استخراج البيانات والاستدلال عليها وتنفيذها في فترة زمنية قصيرة للغاية. حتى أبسط استراتيجية نسخ تداول يمكن أن تُحوّل العوائد الإيجابية إلى سلبية إذا لم تُتبع استراتيجية التداول الذكي. التحكم في المخاطر: في سيناريوهات التقلبات العالية، إذا فشل الذكاء الاصطناعي مرارًا وتكرارًا في التحميل إلى سلسلة الكتل أو تعرض لانزلاق مفرط، فلن يفشل فقط في تحقيق عوائد زائدة، بل قد يُدمر رأس المال بالكامل في غضون دقائق. لذلك، فإن إيجاد توازن بين السرعة والدقة، وتقليل معدلات الخطأ من خلال آليات مثل التعلم التعزيزي، والتعلم بالتحويل، واختبار المحاكاة، هي مزايا تنافسية رئيسية للذكاء الاصطناعي في هذا المجال. صعود أم هبوط؟ قرار البقاء للوحات معلومات البيانات: مع قدرة الذكاء الاصطناعي الآن على توليد إشارات عملية مباشرة، بل وحتى المساعدة في وضع الطلبات، تواجه "تطبيقات الطبقة المتوسطة الخفيفة" التي تعتمد كليًا على تجميع البيانات أزمة وجودية. سواءً كان الأمر يتعلق بإنشاء لوحات معلومات من خلال تجميع بيانات السلسلة أو روبوتات التداول التي تُدمج منطق التنفيذ فوق التجميع، فإن كلاهما يفتقر إلى ركيزة مستدامة. في الماضي، ازدهرت هذه الأدوات بفضل سهولة الاستخدام أو تفضيلات المستخدم (على سبيل المثال، اعتاد المستخدمون على التحقق من Dexscreener للحصول على معلومات CTO الخاصة بالرموز). ومع ذلك، مع توافر البيانات نفسها في مواقع متعددة، وتزايد تسليع محركات التنفيذ، وقدرة الذكاء الاصطناعي على توليد إشارات القرار وتفعيل التنفيذ مباشرةً من نفس البيانات، فإن قدرتها التنافسية تتآكل بسرعة. في المستقبل، ستستمر محركات التنفيذ الفعالة على السلسلة في التطور، مما يُقلل بشكل أكبر من عوائق دخول التداول. في هذا الاتجاه، يجب على مزودي البيانات اتخاذ خيار: إما التركيز على تطوير بنية تحتية أسرع لجمع البيانات ومعالجتها، أو التوسع إلى طبقة التطبيقات للتحكم المباشر في سيناريوهات المستخدم وحركة المستهلكين. ستستمر النماذج العالقة في المنتصف، والتي تركز فقط على تجميع البيانات والتعبئة خفيفة الوزن، في تضييق نطاق تخصصها. التركيز على الأساسيات يعني بناء خندق للبنية التحتية. أثناء تطوير منتجات التداول، أدركت Hubble AI أن الاعتماد الكامل على TG Bot لن يحقق مزايا طويلة الأجل، لذلك تحولت إلى معالجة البيانات الأولية، وسعت جاهدة لإنشاء "Crypto Databricks". بعد تحقيق سرعة معالجة بيانات فائقة على Solana، تتطور Hubble AI من معالجة البيانات إلى منصة بيانات وأبحاث متكاملة، وتحتل موقعًا متقدمًا في سلسلة القيمة، وتوفر دعمًا أساسيًا لاحتياجات البيانات لمبادرة "التمويل على السلسلة" الأمريكية وتطبيقات وكلاء الذكاء الاصطناعي على السلسلة. وهذا يعني التوسع في سيناريوهات التطبيق واستهداف المستخدمين النهائيين. ركزت Space and Time في البداية على فهرسة SQL في أقل من ثانية ودفع Oracle، لكنها بدأت مؤخرًا في استكشاف سيناريوهات المستهلكين مع إطلاق Dream.Space، وهو منتج "ترميز اهتزازي" على Ethereum. يمكن للمستخدمين كتابة عقود ذكية أو إنشاء لوحات معلومات لتحليل البيانات بلغة طبيعية. لا يقتصر هذا التحول على زيادة وتيرة طلبات خدمات البيانات فحسب، بل يعزز أيضًا التفاعل المباشر للمستخدم من خلال تجربة المستخدم النهائي. يُظهر هذا أن الشركات العالقة في المنتصف، والتي تعتمد فقط على بيع واجهات البيانات، تفقد مكانتها. سيهيمن على مشهد بيانات الأعمال التجارية بين الشركات والمستهلكين (B2B2C) المستقبلي نوعان من اللاعبين: شركات البنية التحتية التي تتحكم في خطوط الأنابيب الأساسية وتصبح "المياه والكهرباء والغاز على السلسلة"؛ والمنصات التي تدمج بشكل وثيق سيناريوهات اتخاذ القرارات الخاصة بالمستخدمين وتحول البيانات إلى تجارب تطبيقية. ملخص: مدفوعًا بالتأثير الثلاثي لجنون الميمات، وانفجار السلاسل العامة عالية الأداء، وتسويق الذكاء الاصطناعي، يشهد مشهد بيانات السلسلة تحولًا هيكليًا. فالتطورات في سرعة المعاملات، وأبعاد البيانات، وإشارات التنفيذ تجعل "الرسوم البيانية المرئية" لم تعد الميزة التنافسية الأساسية. بل إن الميزة التنافسية الحقيقية تتحول إلى "إشارات عملية تساعد المستخدمين على تحقيق الربح" وإمكانيات البيانات الأساسية التي تدعم كل ذلك. على مدار العامين أو الثلاثة أعوام القادمة، ستظهر أكثر فرص ريادة الأعمال جاذبية في قطاع بيانات العملات المشفرة عند تقاطع نضج البنية التحتية على مستوى Web2 ونموذج التنفيذ الأصلي على السلسلة الخاص بـ Web3. وقد أُدرجت بيانات العملات الرئيسية مثل BTC وETH تدريجيًا في تغطية بيانات المؤسسات المالية التقليدية وبعض منصات Web2 fintech، نظرًا لتوحيدها العالي وخصائصها المشابهة لمنتجات العقود الآجلة المالية التقليدية. في المقابل، تُعتبر بيانات عملات الميم والأصول طويلة الذيل على السلسلة غير موحدة ومجزأة إلى حد كبير. فمن سرديات المجتمع والرأي العام على السلسلة إلى السيولة عبر السلسلة، تتطلب هذه المعلومات دمج تحليل عناوين السلسلة، والإشارات الاجتماعية خارج السلسلة، وحتى تنفيذ المعاملات لحظة بلحظة لتفسيرها. وهذا الاختلاف تحديدًا هو ما يخلق فرصة فريدة لرواد الأعمال الأصليين في مجال العملات المشفرة في معالجة وتداول الأصول طويلة الذيل وبيانات الميم. نفضل المشاريع التي تركز على المجالين التاليين: البنية التحتية الأولية - شركات بيانات على السلسلة مع خطوط أنابيب بيانات متدفقة، وفهرسة فائقة السرعة، وأطر عمل موحدة للتحليل عبر السلسلة تُنافس قوة معالجة عمالقة Web2. تتمتع هذه المشاريع بالقدرة على أن تُصبح نظير Web3 لـ Databricks أو AWS. مع انتقال المستخدمين تدريجيًا إلى البنية التحتية الأولية، من المتوقع أن يزداد حجم المعاملات بشكل كبير، ويوفر نموذج B2B2C قيمة تراكمية طويلة الأجل. منصات التنفيذ النهائية - تطبيقات تدمج البيانات متعددة الأبعاد، ووكلاء الذكاء الاصطناعي، وتنفيذًا سلسًا للتداول. من خلال تحويل الإشارات المجزأة على السلسلة وخارجها إلى صفقات قابلة للتنفيذ مباشرةً، تتمتع هذه المنتجات بالقدرة على أن تصبح محطات بلومبرغ مُصممة للعملات المشفرة. لم يعد نموذج أعمالها يعتمد على رسوم الوصول إلى البيانات، بل يُحقق الربح من خلال العوائد الزائدة وتوصيل الإشارات. نعتقد أن هذين النوعين من اللاعبين سيهيمنان على الجيل القادم من بيانات العملات المشفرة ويبنيان مزايا تنافسية مستدامة.