Menggunakan AI untuk Analisis Pengeluaran Dana DeFi: Tingkat Pengeluaran dan Keberlanjutan
Menggunakan AI untuk analisis pengeluaran dana DeFi telah menjadi kemampuan yang krusial seiring dengan matangnya protokol keuangan terdesentralisasi dan efisiensi modal menggantikan pertumbuhan dengan biaya berapa pun. Bagi investor, gubernur DAO, dan operator protokol, memahami seberapa cepat dana dibelanjakan—dan apakah pengeluaran tersebut berkelanjutan—dapat berarti perbedaan antara kelangsungan hidup jangka panjang dan pengurasan kas yang diam.
Di SimianX AI, analisis pengeluaran diperlakukan bukan sebagai tugas akuntansi statis, tetapi sebagai sistem dinamis dan prediktif yang dibangun di atas data on-chain, sinyal perilaku, dan model pembelajaran mesin. Artikel ini mengeksplorasi bagaimana AI mengubah analisis pengeluaran dana DeFi, dengan fokus pada tingkat pengeluaran, runway, dan keberlanjutan di bawah tekanan.
Mengapa Analisis Pengeluaran Dana DeFi Lebih Penting Dari Sebelumnya
Dalam keuangan tradisional, analisis pengeluaran bergantung pada laporan triwulanan, anggaran, dan audit. Dalam DeFi, modal bergerak secara terus-menerus, transparan, dan global—namun interpretasi tetap sulit.
Tantangan utama meliputi:
Transparansi tidak sama dengan kejelasan. Data on-chain terbuka, tetapi tanpa AI, jarang dapat ditindaklanjuti.
Analisis pengeluaran dana DeFi bertujuan untuk menjawab tiga pertanyaan inti:
1. Seberapa cepat protokol menghabiskan dananya?
2. Apa tujuan dan efisiensi dari pengeluaran tersebut?
3. Dapatkah tingkat pengeluaran saat ini dipertahankan dalam kondisi yang merugikan?
AI memungkinkan pertanyaan-pertanyaan ini dijawab dalam waktu hampir nyata.
Mendefinisikan Tingkat Pengeluaran dalam Konteks DeFi
Tingkat pengeluaran (sering disebut sebagai tingkat pembakaran) dalam DeFi mengukur seberapa cepat aset kas meninggalkan alamat yang dikendalikan oleh protokol.
Berbeda dengan startup, pengeluaran DeFi lebih kompleks:
Kategori Pengeluaran Inti
| Kategori | Deskripsi | Risiko Keberlanjutan |
|---|---|---|
| Operasi Inti | Gaji pengembang, audit, infrastruktur | Sedang |
| Insentif Likuiditas | Emisi token, hadiah LP | Tinggi |
| Hibah | Pengembangan ekosistem | Sedang |
| Pemasaran | Kampanye akuisisi pengguna | Rendah–Sedang |
| Operasi Kas | Penyeimbangan, pertukaran, lindung nilai | Variabel |
Model AI mengklasifikasikan dan menormalkan aliran ini secara otomatis, sesuatu yang sulit dilakukan oleh dasbor manual.
Bagaimana AI Mengidentifikasi Tingkat Pengeluaran DeFi yang Sebenarnya
Salah satu keuntungan utama dari analisis pengeluaran dana DeFi yang didorong oleh AI adalah ekstraksi sinyal dari aktivitas on-chain yang bising.
Teknik AI yang Umum Digunakan
SimianX AI menerapkan teknik-teknik ini untuk menghitung tingkat pengeluaran nyata yang mencerminkan realitas ekonomi, bukan pergerakan token yang bersifat kosmetik.
Sebuah protokol dengan TVL yang tumbuh masih bisa membakar modal secara tidak berkelanjutan.
Tingkat Pengeluaran vs. Runway Kas
Setelah tingkat pengeluaran diukur, model AI memperkirakan runway kas—seberapa lama protokol dapat beroperasi sebelum dana habis.
