使用 AI 進行 DeFi 基金支出分析：支出率與可持續性
使用 AI 進行 DeFi 基金支出分析 已成為一項關鍵能力，隨著去中心化金融協議的成熟，資本效率取代了無止境的增長。對於投資者、DAO 管理者和協議運營者來說，了解資金的消耗速度以及這種支出是否可持續，可能意味著長期生存與財庫悄然枯竭之間的差異。
在 SimianX AI，支出分析被視為一個動態的預測系統，而非靜態的會計任務，該系統建立在鏈上數據、行為信號和機器學習模型之上。本文探討了 AI 如何改變 DeFi 基金支出分析，重點關注 支出率、資金運行時間 和 壓力下的可持續性。
為什麼 DeFi 基金支出分析比以往任何時候都更重要
在傳統金融中，支出分析依賴於季度報告、預算和審計。在 DeFi 中，資本以 持續、透明和全球化 的方式流動——但解釋仍然困難。
主要挑戰包括：
透明並不等於清晰。 鏈上數據是公開的，但沒有 AI，這些數據很少能被有效利用。
DeFi 基金支出分析 旨在回答三個核心問題：
1. 協議的資金消耗速度有多快？
2. 這種支出的目的和效率是什麼？
3. 在不利條件下，當前的支出率能否持續？
AI 使這些問題能夠在接近實時的情況下得到回答。
在 DeFi 背景中定義支出率
支出率（通常稱為燃燒率）在 DeFi 中衡量財庫資產從協議控制的地址流出的速度。
與初創公司不同，DeFi 的支出更為複雜：
核心支出類別
| 類別 | 描述 | 可持續性風險 |
|---|---|---|
| 核心運營 | 開發人員薪資、審計、基礎設施 | 中等 |
| 流動性激勵 | 代幣發放、流動性提供者獎勵 | 高 |
| 資助 | 生態系統發展 | 中等 |
| 市場營銷 | 用戶獲取活動 | 低–中等 |
| 財庫運營 | 再平衡、交換、對沖 | 可變 |
AI 模型自動分類和標準化這些流動，這是手動儀表板難以做到的。
AI 如何識別真實的 DeFi 支出率
AI 驅動的 DeFi 基金支出分析的一個關鍵優勢是 信號提取，從嘈雜的鏈上活動中提取有用信息。
常用的 AI 技術
SimianX AI 應用這些技術來計算 真實支出率，反映經濟現實，而非表面上的代幣變動。
一個 TVL 增長的協議仍然可能在不持續的情況下燒掉資本。
支出率與財庫運行時間
一旦測量了支出率，AI 模型就會估算 財庫運行時間——協議在資金耗盡之前能運行多久。
