Δυναμική παροχή ρευστότητας: Αποδοτικότητα κεφαλαίου με τεχνητή νοημοσύνη – Crypto-News.net

Εισαγωγή

Η αποκεντρωμένη χρηματοδότηση (DeFi) στον πυρήνα της εξαρτάται ουσιαστικά από τα αποκεντρωμένα χρηματιστήρια (DEX). Αυτά τα κομμάτια της υποδομής web3 είναι οι διαιτητές της ρευστότητας, διευκολύνοντας την ανταλλαγή κρυπτονομισμάτων. Τα περισσότερα από αυτά τα DEX, που εξαρτώνται από τους αυτοματοποιημένους διαπραγματευτές αγοράς (AMM), αποφασίζουν σε ποια κλίμακα τιμών θα κατανεμηθεί η ρευστότητα σε μια ομάδα συμβολαίων. Όσο πιο ακριβής είναι η κατανομή, τόσο πιο αποτελεσματική και αποδοτική είναι η εμπειρία συναλλαγών. Επομένως, η επιτυχία οποιουδήποτε DEX εξαρτάται από την αποτελεσματικότητα του AMM του. Ένα οικοσύστημα χωρίς αποτελεσματική υποδομή DEX είναι λιγότερο πιθανό να πετύχει υπό την οικονομική πίεση που ασκεί στους χρήστες. 

Χωρίς την ανάπτυξη και την ανάπτυξη των DEX στην κορυφή της προηγμένης υποδομής AMM, το ίδιο το DeFi δεν θα ήταν εκεί που είναι σήμερα. Ωστόσο, η υποδομή συναλλαγών DeFi έχει πολύ δρόμο να διανύσει μέχρι να φτάσει την αποτελεσματικότητα της υποδομής TradFi. Αυτό θα απαιτήσει την εφαρμογή πιο προηγμένων ΑΜΜ που συναγωνίζονται το βιβλίο παραγγελιών και το μοντέλο διαπραγματευτή αγοράς που χρησιμοποιούν τα περισσότερα ανταλλακτήρια TradFi. Ως εκ τούτου, η ανάπτυξη του μοντέλου δυναμικής παροχής ρευστότητας της Elektrik, ενός AMM επόμενης γενιάς που σχεδιάστηκε με στόχο την άνευ προηγουμένου κεφαλαιακή απόδοση.

Η μνημειώδης σημασία της αποδοτικότητας κεφαλαίου στα DEX

Η «αποτελεσματικότητα κεφαλαίου» είναι μια φράση που εμφανίζεται συχνά όταν συζητάμε για χρηματοπιστωτικά συστήματα. Στον πυρήνα της, η αποδοτικότητα του κεφαλαίου αναφέρεται στη στρατηγική ικανότητα ενός χρηματοπιστωτικού συστήματος, είτε επιχείρησης είτε άλλου, να μεγιστοποιεί την εργασία που γίνεται από κάθε δολάριο κεφαλαίου που δαπανάται. Με απλούστερους όρους, είναι η τέχνη να παίρνεις τα περισσότερα χρήματα για το χρήμα σου, διασφαλίζοντας ότι κάθε χρηματοοικονομικός πόρος κατανέμεται με σύνεση και αξιοποιείται έξυπνα για να αξιοποιήσει τις μέγιστες δυνατότητές του. Είναι μια ιδέα ιδιαίτερα κατάλληλη για αγορές και χρηματιστήρια, καθώς καθώς το κόστος συναλλαγών αυξάνεται σε ένα χρηματιστήριο, λιγότεροι χρήστες είναι πιθανό να κάνουν συναλλαγές σε αυτό.

Για τα χρηματιστήρια, ιδιαίτερα τα DEX, η αποδοτικότητα του κεφαλαίου δεν είναι απλώς μια λειτουργική βέλτιστη πρακτική. είναι η ψυχή που καθορίζει σε μεγάλο βαθμό τη βιωσιμότητά τους. Αυτές οι πλατφόρμες λειτουργούν στο πλέγμα της ταχείας εκτέλεσης των συναλλαγών, της ελάχιστης ολίσθησης και της βέλτιστης αντιστοίχισης παραγγελιών, όπου η σημασία της αποδοτικότητας του κεφαλαίου γίνεται ολοφάνερα. Ένα DEX που δεν μπορεί να διαχειριστεί με σύνεση το κεφάλαιό του θα βρεθεί νανισμένος από τους ανταγωνιστές, καθώς οι έμποροι στρέφονται προς πλατφόρμες που προσφέρουν τις πιο ευνοϊκές συνθήκες συναλλαγών. Ωστόσο, στην προσπάθεια επίτευξης κορυφαίας κεφαλαιακής απόδοσης, οι DEX αντιμετωπίζουν προκλήσεις. Ζητήματα όπως η αστάθεια της αγοράς, οι κατακερματισμένες ομάδες ρευστότητας και οι απρόβλεπτοι όγκοι συναλλαγών μπορούν συχνά να στρεβλώσουν την ιδανική κατανομή κεφαλαίων, οδηγώντας σε αναποτελεσματική χρήση των πόρων και στη συνέχεια σε μειωμένες αποδόσεις.

Λοιπόν, πώς μπορούν αυτές οι πλατφόρμες να ξεπεράσουν αυτές τις τρομερές προκλήσεις; Η απάντηση βρίσκεται στη στρατηγική συγχώνευση των παραδοσιακών χρηματοοικονομικών αρχών με τις αναδυόμενες τεχνολογίες. Μια τέτοια πρωτοποριακή συνέργεια είναι μεταξύ της παροχής ρευστότητας και της μηχανικής μάθησης. Με την ανάπτυξη αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, τα χρηματιστήρια μπορούν να προβλέψουν τα πρότυπα συναλλαγών, να προβλέψουν τη ζήτηση ρευστότητας και να προσαρμόσουν προληπτικά την κατανομή κεφαλαίων τους. Αυτή η δυναμική προσέγγιση για την παροχή ρευστότητας, που υποστηρίζεται από την αναλυτική ικανότητα της μηχανικής μάθησης, διασφαλίζει ότι το κεφάλαιο δεν χρησιμοποιείται μόνο, αλλά και βελτιστοποιείται.

Επίλυση αυτού του προβλήματος με Dynamic Liquidity Provision (DLP)

Τα παραδοσιακά AMM λειτουργούν σε μεγάλο βαθμό υπό την προϋπόθεση αλγοριθμικά διαχειριζόμενων ομάδων, το πιο προφανές παράδειγμα είναι ο αλγόριθμος x * y = k του Uniswap V1. Αντίθετα, το μοντέλο Δυναμικής Παροχής Ρευστότητας (DLP) της Elektrik χρησιμοποιεί αλγοριθμικά διαχειριζόμενες ομάδες που αλλάζουν και ενημερώνονται συνεχώς μέσω των συνθηκών της αγοράς και των τεχνητά ευφυών συστημάτων. Αυτοί οι αλγόριθμοι διασφαλίζουν ότι οι ομάδες ρευστότητας προσαρμόζονται αυτόματα για να ανταποκρίνονται στις απαιτήσεις της αγοράς, παρέχοντας όχι μόνο ένα πιο αποτελεσματικό σύστημα αλλά και μια πιο κερδοφόρα ευκαιρία για τους παρόχους ρευστότητας. Ο πυρήνας του DLP είναι η ικανότητά του να προσαρμόζεται, να διαμορφώνεται στα συνεχώς μεταβαλλόμενα περιγράμματα και την πολύπλευρη φύση του χρηματοοικονομικού τοπίου, διασφαλίζοντας ότι η ρευστότητα δεν είναι απλώς διαθέσιμη αλλά και βελτιστοποιημένη δυναμικά.

Όταν πρόκειται για τον πυρήνα του ίδιου του αλγορίθμου DLP, η αντιστάθμιση στοιχημάτων και η διασφάλιση της προσαρμοστικότητας της αγοράς είναι κεντρικά θέματα. Για να διευκρινίσουμε, τα παραδοσιακά AMM συχνά αφήνουν τους παρόχους ρευστότητας σε δύσκολη θέση: αναζητήστε υψηλότερες αποδόσεις αλλά αποδεχτείτε τους μεγαλύτερους κινδύνους που σχετίζονται με συγκεντρωμένες ομάδες ρευστότητας, όπως η μόνιμη απώλεια, ή παίζετε με ασφάλεια και χάνετε πιθανά κέρδη. Το DLP επιλύει αυτό το δίλημμα χρησιμοποιώντας παρόμοιες τεχνικές με τους παραδοσιακούς διαπραγματευτές αγοράς, κατανέμοντας δυναμικά τη ρευστότητα όπου χρειάζεται περισσότερο, διασφαλίζοντας παράλληλα ότι υπάρχει επαρκές βάθος αγοράς σε όλη τη διάδοση των πιθανών σειρών τιμών. Αυτή η στρατηγική υποστηρίζεται από προβλέψεις μηχανικής μάθησης, οι οποίες στοχεύουν στη μεγιστοποίηση των χρεώσεων LP μειώνοντας παράλληλα τις απώλειες. Η ενσωμάτωση αυτών των προβλέψεων μηχανικής μάθησης με δεδομένα αγοράς διασφαλίζει ότι το σύστημα μπορεί να περιστρέψει γρήγορα τις στρατηγικές του με βάση τις συνθήκες της αγοράς σε πραγματικό χρόνο. Με αυτόν τον τρόπο, οι πάροχοι ρευστότητας δεν βρίσκονται κολλημένοι σε επιζήμια θέση όταν αλλάζει η αγορά. Αντίθετα, το σύστημα DLP λαμβάνει διορθωτικές ενέργειες, ανακατανέμοντας τη ρευστότητα στην καμπύλη με τρόπο που ταιριάζει περισσότερο στις νέες και προβλεπόμενες συνθήκες της αγοράς.

Αυτό που πραγματικά ξεχωρίζει το DLP από τον ανταγωνισμό είναι η χρήση της τεχνητής νοημοσύνης (AI). Όταν ενσωματώνεται στον μηχανισμό DLP, η τεχνητή νοημοσύνη προσφέρει ένα πρόσθετο επίπεδο έξυπνης λήψης αποφάσεων που μπορεί να βελτιώσει και να βελτιώσει τους αλγόριθμους που χρησιμοποιεί το DLP για την κατανομή της ρευστότητας. Εδώ είναι πώς λειτουργεί: 

1. Πρόβλεψη τιμής: Ένα από τα κύρια καθήκοντα του AI στο DLP είναι να προβλέψει πιθανές μελλοντικές τιμές των κουπονιών σε ένα ζεύγος συναλλαγών. Για να γίνει αυτό, η τεχνητή νοημοσύνη βουτά βαθιά σε τεράστιες ποσότητες ιστορικών δεδομένων και δεδομένων σε πραγματικό χρόνο. Αναλύοντας μοτίβα, συμπεριφορές αγοράς και άλλες μεταβλητές, μπορεί να προβάλει πιθανές τιμές για περιουσιακά στοιχεία σε προσεχή χρονικά πλαίσια.
2. Στάθμιση πιθανότητας τιμής: Δεν αρκεί μόνο η πρόβλεψη των τιμών. η τεχνητή νοημοσύνη πρέπει επίσης να εκτιμήσει πόσο πιθανό καθεμία από αυτές τις τιμές θα πραγματοποιηθεί. Για παράδειγμα, εάν η τεχνητή νοημοσύνη προβλέπει τρεις πιθανές τιμές για ένα περιουσιακό στοιχείο στην επόμενη εποχή, εκχωρεί ένα ποσοστό στάθμισης ή πιθανότητας σε καθεμία από αυτές τις τιμές. Αυτό διασφαλίζει ότι το DLP μπορεί να λάβει πιο διακριτικές αποφάσεις σχετικά με την παροχή ρευστότητας με βάση τα πιο πιθανά αποτελέσματα.
3. Κατανομή Ρευστότητας: Χρησιμοποιώντας τις προβλεπόμενες τιμές και τη στάθμισή τους, το AI τοποθετεί στη συνέχεια στρατηγικά τη ρευστότητα στην καμπύλη. Αυτό το κάνει προσαρμόζοντας παραμέτρους όπως τους δείκτες διανομής κεφαλαίου ή τα όρια έκθεσης σε κίνδυνο. Για παράδειγμα, εάν ένα συγκεκριμένο σημείο τιμής έχει μεγάλη πιθανότητα να συμβεί και ευθυγραμμίζεται με το επιθυμητό προφίλ κινδύνου, η τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κατανείμει περισσότερη ρευστότητα γύρω από αυτήν την τιμή, διασφαλίζοντας ότι οι πάροχοι ρευστότητας και οι έμποροι έχουν τα βέλτιστα αποτελέσματα.

Αυτό που ξεχωρίζει, λοιπόν, το DLP είναι αυτή η χρήση του AI για την έξυπνη και δυναμική διαχείριση της ρευστότητας. Οι παραδοσιακές μέθοδοι μπορεί να βασίζονται σε στατικούς κανόνες ή χειροκίνητες προσαρμογές, αλλά με το DLP, η διαδικασία προσαρμόζεται συνεχώς με βάση την ολοκληρωμένη ανάλυση δεδομένων. Αυτό έχει ως αποτέλεσμα χαμηλότερο κίνδυνο, υψηλότερη απόδοση και ένα πιο προσαρμόσιμο σύστημα παροχής ρευστότητας που ανταποκρίνεται στις μεταβλητές της αγοράς σχεδόν ακαριαία.

Η πραγματική μαγεία του DLP σε συνδυασμό με την τεχνητή νοημοσύνη βρίσκεται στο μοντέλο συνεχούς μάθησης. Έχει σχεδιαστεί για να μαθαίνει με συνέπεια από τις ενέργειές του, παρακολουθώντας τα αποτελέσματα σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, εάν διαπιστωθεί ότι μια συγκεκριμένη ομάδα ρευστότητας υπολειτουργεί ή εκτίθεται υπερβολικά σε ένα συγκεκριμένο περιουσιακό στοιχείο, οι αλγόριθμοι DLP, σε πραγματικό χρόνο, ανακατανέμουν τους πόρους, μειώνοντας έτσι την αναποτελεσματικότητα. Αυτό που το ξεχωρίζει είναι η επαναληπτική προσέγγιση για τη λεπτομέρεια των ίδιων των αλγορίθμων, ενσωματώνοντας νέα δεδομένα για να διασφαλιστεί ότι οι μελλοντικές αποφάσεις είναι ακόμη πιο ακριβείς. Αυτός ο διαρκής κύκλος μάθησης και προσαρμογής μεταφράζεται σε μια στρατηγική διαχείρισης περιουσιακών στοιχείων που είναι καλά ευθυγραμμισμένη για να περιηγηθεί στα ταραχώδη νερά της αστάθειας της αγοράς.

Εκτός από το μοντέλο συνεχούς μάθησης, το DLP έχει βελτιστοποιηθεί χρησιμοποιώντας ενισχυμένη μάθηση, μια εξειδικευμένη τεχνική μηχανικής μάθησης. Εδώ, οι αλγόριθμοι μαθαίνουν κάνοντας, προσαρμόζοντας συνεχώς τις ενέργειές τους με βάση ένα σύστημα ανάδρασης ανταμοιβής. Για παράδειγμα, εάν ο αλγόριθμος κάνει μια ενέργεια που οδηγεί σε πιο αποτελεσματική παροχή ρευστότητας, ίσως αλλάζοντας τη στάθμιση των περιουσιακών στοιχείων σε μια ομάδα και στη συνέχεια αυξάνοντας την απόδοση, λαμβάνει μια «θετική ανταμοιβή». Με την πάροδο του χρόνου, ο αλγόριθμος χρησιμοποιεί αυτό το σύστημα ανταμοιβής για να καθορίσει τις πιο αποτελεσματικές στρατηγικές, ουσιαστικά εκπαιδεύοντας τον εαυτό του για να βελτιώνει συνεχώς την απόδοση.

Ένα επιπλέον χαρακτηριστικό της προσέγγισης μηχανικής μάθησης του DLP περιλαμβάνει την ενσωμάτωση με ένα μοντέλο μετα-μάθησης. Η μετα-μάθηση, που συχνά αναφέρεται ως «μάθηση για μάθηση», είναι ένα παράδειγμα στη μηχανική μάθηση όπου οι αλγόριθμοι βελτιώνονται μαθαίνοντας από εμπειρίες σε πολλαπλά επεισόδια εκπαίδευσης και όχι από ένα μοναδικό σύνολο δεδομένων. Το «meta AI» που χρησιμοποιείται από το DLP ενημερώνει και αλλάζει τα σύνολα δεδομένων που εκπαιδεύουν τα εξαρτημένα μοντέλα μηχανικής εκμάθησης. Είναι σε θέση να διακρίνει μεταξύ διαφορετικών τύπων συνθηκών αγοράς και χρησιμοποιεί αυτή τη γνώση για να συντονίσει με ακρίβεια ποια σύνολα δεδομένων χρησιμοποιούν τα άλλα μοντέλα. Ο σκοπός αυτής της προσέγγισης είναι να διασφαλίσει ότι ακόμη και τα σύνολα δεδομένων που χρησιμοποιούνται από το DLP είναι βελτιστοποιημένα για μέγιστη απόδοση ανάλογα με την εκάστοτε εργασία. 

Τι σημαίνει αυτό για τους τελικούς χρήστες

Δεδομένης της αποτελεσματικότητας της υπάρχουσας υποδομής AMM, η αναγκαιότητα μιας καινοτομίας όπως το DLP μπορεί να φαίνεται αμφισβητήσιμη. Ωστόσο, όταν εξετάζονται τα οφέλη που προκύπτουν από τον τελικό χρήστη, η υιοθέτησή του φαίνεται αναπόφευκτη. Ο σκοπός του DLP, όπως συμβαίνει με πολλές καινοτομίες στον χρηματοπιστωτικό τομέα, είναι να παρέχει πρωτόκολλα με ένα μέσο για την επίτευξη περισσότερων με λιγότερα. Χωρίς να επιβαρύνεται από τις πιέσεις της διατήρησης μιας δαπανηρής χρηματοοικονομικής υποδομής, το DLP θα μας επιτρέψει στην Elektrik να παρέχουμε ευνοϊκότερες συνθήκες τόσο για τους εμπόρους όσο και για τους παρόχους ρευστότητας. 

Οι έμποροι

Για τους εμπόρους, μια απρόσκοπτη εμπειρία είναι το όνομα του παιχνιδιού. Θέλουν μια πλατφόρμα όπου μπορούν να εκτελούν συναλλαγές γρήγορα και συνεχώς χωρίς να χάνουν από την ολίσθηση. Το DLP προσφέρει εδώ, προσφέροντας στους επενδυτές επίπεδα κεφαλαιακής απόδοσης που δεν ταιριάζουν με στατικές και χειροκίνητα προσαρμοσμένες δυναμικές ομάδες ρευστότητας. Οι αλγόριθμοι και τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης του εργάζονται ακούραστα για τη διανομή της ρευστότητας εκεί που προβλέπεται ότι είναι περισσότερο απαραίτητη, μειώνοντας τις κεφαλαιακές απαιτήσεις για συναλλαγές και, με τη σειρά τους, μειώνοντας την ολίσθηση. Η δυναμική φύση του DLP σημαίνει ότι οι έμποροι μπορούν να προβλέπουν σταθερά μεγάλες ομάδες ρευστότητας που διευκολύνουν μεγαλύτερες συναλλαγές χωρίς σημαντικό αντίκτυπο στις τιμές.

Η προσαρμοστικότητα της αγοράς σε πραγματικό χρόνο είναι ένα άλλο στολίδι στο στέμμα του DLP. Οι συναλλαγές συχνά αφορούν την εκμετάλλευση φευγαλέων ευκαιριών και οι αλγόριθμοι που διέπουν το DLP έχουν σχεδιαστεί για να προσαρμόζονται στις συνθήκες της αγοράς σε πραγματικό χρόνο. Αυτές οι γρήγορες προσαρμογές στις ομάδες ρευστότητας σημαίνουν ότι οι έμποροι είναι λιγότερο πιθανό να αντιμετωπίσουν ολίσθηση και μπορούν να κεφαλαιοποιήσουν τις βραχυπρόθεσμες κινήσεις των τιμών με μεγαλύτερη αποτελεσματικότητα. Το Lightlink ενισχύει περαιτέρω αυτήν την προσαρμοστικότητα, με τη γρήγορη ταχύτητα μπλοκ που επιτρέπει την ταχεία επιβεβαίωση συναλλαγών. Επιπλέον, η λειτουργία της επιχείρησης προσφέρει ανακατανομή χωρίς αέριο, διασφαλίζοντας ότι οι αλλαγές στη διανομή ρευστότητας δεν συνεπάγονται απαγορευτικό κόστος φυσικού αερίου. Αυτή η προσαρμοστικότητα δεν φέρνει απλώς λειτουργική αποτελεσματικότητα. δημιουργεί ένα πιο προβλέψιμο περιβάλλον συναλλαγών, όπου οι ευκαιρίες δεν χάνονται λόγω καθυστέρησης ή ξεπερασμένων κατανομών περιουσιακών στοιχείων σε σύγκριση με κεντρικά χρηματιστήρια.

Παροχείς ρευστότητας

Για τους παρόχους ρευστότητας (LPs), το ζήτημα ήταν πάντα να περπατήσουν στο τεντωμένο σκοινί μεταξύ της μεγιστοποίησης της χρήσης κεφαλαίων και της ελαχιστοποίησης του κινδύνου. Το DLP αλλάζει ριζικά αυτήν την εξίσωση διασφαλίζοντας ότι τα κεφάλαια κατανέμονται εκεί όπου είναι πιο πιθανό να δημιουργήσουν υψηλή απόδοση. Αυτή η βέλτιστη χρήση κεφαλαίων δεν ενισχύει απλώς την κερδοφορία. Λειτουργεί επίσης για τη μείωση της μόνιμης ζημίας, ένα ζήτημα που μαστίζει εδώ και καιρό τις παραδοσιακές δεξαμενές ρευστότητας. Μόνιμη απώλεια προκύπτει όταν η τιμή των κουπονιών σε μια δεξαμενή ρευστότητας μετατοπίζεται, με αποτέλεσμα η αξία των κουπονιών στη συγκέντρωση να διαφέρει από το εάν διατηρούνταν εκτός της ομάδας. Συμβαίνει επειδή τα LP διατηρούν μια σταθερή αναλογία αξίας των ζευγαρωμένων κουπονιών, οπότε όταν η τιμή του ενός κουπονιού αυξάνεται σε σχέση με το άλλο, η ομάδα επανισορροπεί, πουλώντας συχνά το διακριτικό αξίας για το διακριτικό που υποτιμάται. Όταν τα LPers παραμένουν παθητικά κατά τη διάρκεια σημαντικών διακυμάνσεων των τιμών, μπορεί να βιώσουν αυτήν την απώλεια.

Επιπλέον, το DLP προσφέρει στους παρόχους ρευστότητας ένα επίπεδο προσαρμογής που δεν μπορεί να υποτιμηθεί. Ένα μέγεθος δεν θα ταιριάζει ποτέ σε όλους, ειδικά σε χρηματοπιστωτικές αγορές όπου οι συμπεριφορές περιουσιακών στοιχείων είναι πολύ διαφορετικές. Το DLP επιτρέπει στους παρόχους να προσαρμόζουν τις στρατηγικές τους, υποστηριζόμενες από λήψη αποφάσεων βάσει δεδομένων, διασφαλίζοντας μια προσαρμοσμένη προσέγγιση που ευθυγραμμίζεται με τις ατομικές ορέξεις κινδύνου και τους οικονομικούς στόχους. Αυτό το επίπεδο προσαρμοστικότητας σημαίνει ότι οι πάροχοι ρευστότητας δεν είναι απλώς αποδέκτες μιας λύσης που ταιριάζει σε όλους. Αντίθετα, είναι ενεργοί συμμετέχοντες σε ένα σύστημα που διαμορφώνεται γύρω από τις συγκεκριμένες ανάγκες και προτιμήσεις τους.

Συμπέρασμα

Στο web3, όροι όπως «μηχανική μάθηση» και «τεχνητή νοημοσύνη» συχνά χρησιμοποιούνται ως τσιτάτα με σχετικά μικρή αυθεντική χρήση. Το DLP ξεχωρίζει ως εξαίρεση σε αυτόν τον εμπειρικό κανόνα, επιδεικνύοντας μια γνήσια περίπτωση χρήσης στη βελτίωση των αλγορίθμων AMM. Αυτή η ενοποίηση είναι πρωτοποριακή, υπερβαίνει τους περιορισμούς των συστημάτων στατικής ρευστότητας και αντιπροσωπεύει το επόμενο βήμα στην τεχνολογία DEX. 

Ενώ το DeFi έχει κάνει εντυπωσιακά βήματα προόδου, μέχρι στιγμής δεν έχει επιτύχει ισοτιμία με τα παραδοσιακά χρηματοοικονομικά συστήματα όσον αφορά την αποτελεσματικότητα και την εμπειρία του χρήστη. Ωστόσο, καινοτομίες όπως το DLP της Elektrik, που συνδυάζουν παλιές οικονομικές αρχές με τεχνολογία αιχμής, μειώνουν αυτό το χάσμα. Στον αγώνα για ένα αποτελεσματικό, αποκεντρωμένο οικονομικό μέλλον, το DLP δεν είναι απλώς μια σημαντική πρόοδος, αλλά προάγγελος των τεράστιων δυνατοτήτων και της προσαρμοστικότητας που διαθέτει το DeFi για τους τελικούς χρήστες.

• SEO Powered Content & PR Distribution. Ενισχύστε σήμερα.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Ενδυναμώστε τον εαυτό σας. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. Ενισχύθηκε η γνώση. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoESG. Ανθρακας, Cleantech, Ενέργεια, Περιβάλλον, Ηλιακός, Διαχείριση των αποβλήτων. Πρόσβαση εδώ.
• PlatoHealth. Ευφυΐα βιοτεχνολογίας και κλινικών δοκιμών. Πρόσβαση εδώ.
• πηγή: https://www.crypto-news.net/dynamic-liquidity-provision-ai-powered-capital-efficiency/