Astar Network價格

.@arbitrum , @almanak , @AlloraNetwork 能否建立實時 L2 DeFi 的預測型 AI 基礎設施？ Arbitrum 提供 250 毫秒級別的區塊生成速度，通過 Brotli 壓縮實現高效的批處理，並且未來計劃的無許可序列器 BOLD 升級將實現秒級以下的交易結算性能。Almanak 在這個網絡上運行多代理形式的 Swarm 系統，執行去中心化的自動化策略，而 Allora 則實時將機器學習預測值傳遞到鏈上，提供市場變化的預測信號。這三個系統通過實時數據收集、波動性預測和投資組合重調在一個區塊內循環，完成自主且封閉的交易循環。主要挑戰不在於技術延遲，而在於治理。即模型操控防止、代理間的共謀阻止，以及 DAO 層面的風險控制與自主執行之間的平衡成為核心議題。 Arbitrum 的序列器反饋在交易提交後 250 毫秒內實時廣播所有交易，而 Almanak 的代理則將其按區塊單位快照，以了解市場狀態。Allora 以 zk 驗證的形式發送 5 分鐘、8 小時、1 天周期的預測值，讓代理能夠進行比較和分析，並動態調整策略權重。預測值與實際結果之間的差異會反映在 Allora 的質押分數中，優秀模型的比重會增加。這種結構提供比中心化交易所 API 更快的反應速度，而 Arbitrum 的硬最終性約 13 分鐘則維持經濟安全。 用戶可以提交像「將德爾塔暴露保持在 5bp」這樣的高級意圖，Almanak 將其轉換為單一交易捆綁。序列器將其按時間順序排列，並通過 Timeboost 功能在交易集中期間將區塊間隔縮短至 100 毫秒，以確保套利競爭力。在 BOLD 升級後，若多個序列器並行存在，代理可以在降低交易延遲的同時減少審查風險。Allora 的信任度分數可以作為序列器在區塊空間有限時決定優先順序的指標。 Almanak 的 ERC-7540 基礎保險庫在 Camelot 和 Uniswap v3 等平台上自動重調 LP 位置，並根據 Allora 的預測信號在波動性上升時縮小流動性範圍或上調手續費區間，實現條件性運作。例如，當 ETH-ARB 的波動性超過 12% 時，調整 LP 區間以減少損失，而在借貸利差較低時，將 GLP 位置轉移到 Aave v3 以提高收益率。所有策略必須在 30 天內顯示出 1 西格瑪以上的表現，才能獲得鏈上部署的許可。 治理層面的風險因素有四個。首先是模型操控風險。Allora 的質押者可能故意散播錯誤數據，根據鏈上損益偏差進行的削減和多模型聚合是應對措施。其次是序列器共謀。單一序列器可能操控交易順序以獲取 MEV，但 BOLD 的多序列器結構可以減輕這一風險。第三是代理的過度權限問題。Almanak 通過 Safe 和 Zodiac 框架對函數級別的訪問進行限制，並可通過 DAO 投票撤回模塊。第四是監管不確定性。自主型預測市場在法律上處於預言機、交易所和投資顧問之間的邊界，需要明確的標準。 目前 Arbitrum 的日交易量約為 120 萬筆，平均區塊時間為 0.25 秒，總存款資產為 340 億美元，並創下每秒最多處理 1,600 筆交易的記錄。這顯示出即使在 10 月市場調整後，網絡仍然穩定運行。在衍生品市場中，總未平倉合約約為 1.1 億美元，槓桿壓力不大，約 569 萬美元的空頭頭寸清算區間集中在 0.279 美元區間。自動化系統在波動性擴展之前保持較小的頭寸規模，並在 OI 增加時確認趨勢轉變。 社區中對 Arbitrum 的增長勢頭、Allora 的模型治理期望以及 Almanak 的激勵結構討論熱烈。整體上，積極且實質的樂觀情緒佔主導。 綜合來看，Arbitrum 提供超低延遲的支付基礎設施，Almanak 提供策略執行引擎，而 Allora 則提供可驗證的預測信號。這三個項目的結合實現了毫秒級的自我修正交易系統。技術要素已經準備就緒，但要完全實現，必須建立模型驗證體系、序列器分散化和代理權限管理等治理結構。若滿足這些條件，Arbitrum 將不僅僅是一個高速 L2，而是成為基於預測的自主金融標準平台。

昨晚 $MMT 那波清算，太狠了 。。