Paggamit ng AI para sa Pagsusuri ng Gastos ng DeFi Fund: Rate ng Gastos at Sustainability
Ang paggamit ng AI para sa pagsusuri ng gastos ng DeFi fund ay naging isang kritikal na kakayahan habang ang mga decentralized finance protocol ay umuunlad at ang kahusayan ng kapital ay pumapalit sa paglago sa lahat ng gastos. Para sa mga mamumuhunan, mga gobernador ng DAO, at mga operator ng protocol, ang pag-unawa kung gaano kabilis nagagastos ang mga pondo—at kung ang paggastos na iyon ay sustainable—ay maaaring maging pagkakaiba sa pagitan ng pangmatagalang kaligtasan at tahimik na pagkaubos ng treasury.
Sa SimianX AI, ang pagsusuri ng gastos ay itinuturing na hindi isang static na gawain sa accounting, kundi isang dynamic, predictive system na nakabatay sa on-chain data, mga behavioral signals, at mga modelo ng machine learning. Ang artikulong ito ay nagsasaliksik kung paano binabago ng AI ang pagsusuri ng gastos ng DeFi fund, na nakatuon sa rate ng gastos, runway, at sustainability sa ilalim ng stress.
Bakit Mahalaga ang Pagsusuri ng Gastos ng DeFi Fund Ngayon Kaysa Kailanman
Sa tradisyunal na pananalapi, ang pagsusuri ng gastos ay umaasa sa quarterly reports, mga badyet, at mga audit. Sa DeFi, ang kapital ay gumagalaw patuloy, malinaw, at pandaigdig—ngunit ang interpretasyon ay nananatiling mahirap.
Ang mga pangunahing hamon ay kinabibilangan ng:
Ang transparency ay hindi katumbas ng kalinawan. Ang on-chain data ay bukas, ngunit kung walang AI, bihira itong maging kapaki-pakinabang.
Ang pagsusuri ng gastos ng DeFi fund ay naglalayong sagutin ang tatlong pangunahing tanong:
1. Gaano kabilis nagagastos ng protocol ang mga pondo nito?
2. Ano ang layunin at kahusayan ng paggastos na iyon?
3. Maaari bang mapanatili ang kasalukuyang rate ng gastos sa ilalim ng masamang kondisyon?
Pinapayagan ng AI na masagot ang mga tanong na ito sa halos real time.
Pagtukoy sa Rate ng Gastos sa mga Konteksto ng DeFi
Ang rate ng gastos (madalas na tinatawag na burn rate) sa DeFi ay sumusukat kung gaano kabilis umaalis ang mga asset ng treasury mula sa mga address na kontrolado ng protocol.
Hindi tulad ng mga startup, mas kumplikado ang gastos sa DeFi:
Mga Pangunahing Kategorya ng Gastos
| Kategorya | Paglalarawan | Panganib sa Sustainability |
|---|---|---|
| Core Ops | Suweldo ng mga developer, mga audit, imprastruktura | Katamtaman |
| Liquidity Incentives | Token emissions, mga gantimpala sa LP | Mataas |
| Grants | Pag-unlad ng ecosystem | Katamtaman |
| Marketing | Mga kampanya sa pagkuha ng gumagamit | Mababang–Katamtaman |
| Treasury Ops | Rebalancing, swaps, hedging | Nagbabago |
Awtomatikong ikinoklasipika at pinapantay ng mga modelo ng AI ang mga daloy na ito, isang bagay na nahihirapan ang mga manual na dashboard na gawin.
Paano Nakikilala ng AI ang Tunay na Rate ng Gastos ng DeFi
Isang pangunahing bentahe ng pagsusuri ng gastos ng DeFi fund na pinapatakbo ng AI ay ang signal extraction mula sa maingay na aktibidad sa on-chain.
Mga Teknik ng AI na Karaniwang Ginagamit
Ang SimianX AI ay gumagamit ng mga teknik na ito upang kalkulahin ang tunay na rate ng gastos na sumasalamin sa ekonomikong realidad, hindi sa mga kosmetikong paggalaw ng token.
Ang isang protocol na may lumalaking TVL ay maaari pa ring nag-aaksaya ng kapital sa hindi sustainable na paraan.
Rate ng Gastos vs. Treasury Runway
Kapag nasukat na ang rate ng gastos, tinataya ng mga modelo ng AI ang treasury runway—kung gaano katagal makakapag-operate ang protocol bago maubos ang mga pondo.
