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在不到两年的时间里,代币化证券市场迎来爆发式增长,目前RWA代币化的总市值已突破 28 亿美元,其中链上股票规模达到 4.2 亿美元。如今,连全球第二大交易所纳斯达克也主动出击,正式向 SEC 提交申请,准备拥抱代币化股票。这是否意味着,代币化正从边缘试验走向核心舞台?
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牛顿加密货币对去中心化金融的愿景:在人工智能驱动的未来中实现可验证的自动化
随着去中心化金融的复杂性和规模不断增长,一波新的基础设施协议正在涌现,以使参与变得更加可及和安全。其中一个受到关注的项目是Newton Protocol——一个将AI代理与加密认证相结合的平台,旨在在不妥协用户控制的情况下自动化DeFi任务。Newton专注于可验证性和用户透明度,提供了一种替代传统DeFi自动化方法的方案,而传统方法往往缺乏问责制和可审计性。
在去中心化金融中重新构想自动化
在牛顿协议的核心是可验证自动化的理念——这一概念将人工智能与安全计算和密码证明结合在一起。虽然传统的交易机器人在去中心化金融中使用多年,但大多数仍然作为黑箱操作,用户无法审计或完全理解其决策。牛顿通过引入其所称的第一个可验证的人工智能代理基础设施来解决这个问题,以用于链上金融。
NEWT代币不仅仅是去中心化金融领域中的另一个代币,它为这个自动化生态系统提供动力。用户可以将收益优化、跨链交易或投资组合再平衡等任务委托给AI代理,但必须遵循严格的权限边界。通过zkPermissions,用户定义代理可以做什么和不能做什么——类似于OAuth在传统网络应用中控制访问的方式。这些操作随后在可信执行环境(TEEs)内执行,并使用零知识证明(ZKPs)进行验证,以确保AI按照用户定义的参数操作。
人工智能趋势与市场时机
牛顿的出现与对AI相关区块链工具的广泛兴趣激增相一致。根据像CoinGecko这样的市场数据聚合器,AI加密货币部分增长显著——据报道,2024年市场资本化增长超过200%。这一增长表明对减少管理数字资产的认知负担的工具需求上升。
去中心化金融长期以来受到批评,认为其过于复杂且耗时。随着多链生态系统的兴起、流动性碎片化以及每周推出数十个协议,个人用户常常面临太多选择和太少时间。牛顿的人工智能代理试图通过自动化决策来解决这个问题——同时允许用户验证这些决策是如何以及为何做出的。
该模型不依赖于高收益或不可持续增长的投机承诺。相反,它基于基础设施——试图构建可以在去中心化金融领域成熟时安全扩展的工具。
优先考虑安全的技术基础设施
牛顿的设计利用了几项新兴标准和技术:
虽然其他项目正在探索去中心化金融中的人工智能代理,但牛顿将密码学认证与自动化相结合的重点使其在竞争对手中脱颖而出。
交易所上市与市场活动
自推出以来,NEWT已在多个交易对上上市,包括USDT、USDC、FDUSD和BNB。根据公共分析工具,其交易量最近超过了9亿美元,链上活动显著增加。对称三角形突破等图表模式吸引了技术交易者的注意,尽管值得注意的是,技术指标只是评估市场动向的一部分。
该代币还通过Binance的简单赚取和链上收益计划进行了一次针对性的空投活动。这一分发策略帮助建立了早期流动性,并吸引了用户对该协议的关注。然而,和任何新代币一样,长期表现将取决于生态系统的采用和持续的技术交付。
生态系统用例和现实世界应用
超越投机,该协议被定位为去中心化金融用户的一个功能性自动化层:
这些功能旨在吸引那些希望简化其去中心化金融体验而又不想放弃控制的用户——这是一个历史上难以实现的微妙平衡。
挑战与竞争
尽管其创新性,Newton 协议面临着几个挑战。人工智能系统的效果取决于它们所使用的数据,而价格信息或预言机服务中的不准确性可能会削弱决策能力。Newton 试图通过与成熟的数据提供商和预言机网络集成来缓解这一问题。
安全仍然是一个核心关注点。智能合约在去中心化金融中经常成为攻击目标,而人工智能的引入增加了系统的复杂性。牛顿的多层次方法(TEEs + ZKPs)旨在降低风险,但广泛采用将需要持续的审查和第三方审核。
另一个重要的考虑是竞争。像Uniswap、Aave或Compound这样的去中心化金融协议可能最终会推出类似的基于AI的工具。Newton目前的优势在于其早期实施的认证,但持续的领导地位将取决于执行、用户采用和持续创新。
代币经济学与治理
NEWT的总供应量为10亿个代币,在创世时创建,没有通货膨胀机制。这个硬上限旨在保持稀缺性,而代币在生态系统中的使用案例预计将创造需求。
功能包括:
为了奖励对协议的长期承诺,已经引入了诸如早期采用者的质押奖金等激励措施。
结论:迈向更智能的去中心化金融
牛顿协议代表了在去中心化金融领域将自动化与认证相结合的日益关注——这是一个信任、安全性和可用性常常处于冲突中的领域。尽管仍处于早期阶段,该平台提供了对去中心化金融未来可能发展的一个瞥见:可编程、智能且透明。它的成功不仅依赖于技术,还依赖于采用、教育以及为日常用户提供价值的能力。随着人工智能继续影响多个行业,牛顿的做法可能在重塑人们与数字资产互动的方式中发挥作用——不是取代用户,而是赋予他们以更少的手动努力做更多的能力。