Multipli 系列 8/与竞争项目的差异性：Multipli 选择的基于 AI 的战略的现实价值 正如大家已经接触到的，AI 与 DeFi 的结合不再是一个陌生的概念。 市场上已经存在多个利用人工智能分析数据或提供自动化交易策略的项目。 然而，大多数项目仍然停留在将 AI 作为辅助工具的层面。 Multipli @multiplifi 则通过将 AI 设定为核心决策主体的结构性差异化，进行 DeFi 自动化的新尝试。 1. Multipli 的竞争环境 首先，我们来了解一下竞争环境，看看有哪些新的尝试。 目前，利用 AI 的 DeFi 项目大致可以分为四种形式。 第一，数据馈送型项目，通过分析外部数据提供市场信号。之后，实际执行需要用户亲自进行。 在这种情况下，尽管 AI 的判断再准确，用户的行为对收益的决定性影响使得自动化水平受到限制。 第二，自动化机器人型模型根据预先设定的规则自动进行买卖。但它们在市场环境变化时需要重新设计新规则，存在局限性。固定的算法难以跟上快速变化的市场。 第三，收益分享型平台汇总多个交易者的策略并分配给用户，但策略的验证过程不透明，存在问题。即使收益率高，往往无法提供可靠的依据。 最后，Multipli 追求的 AI 运用型结构。即 AI 直接执行从数据分析到策略制定、资产配置、执行、验证的全过程。 换句话说，目标是实现 AI 在没有人类干预的情况下自主决策的完全自治结构。 这种方法通过 AI 介入执行阶段，提高了 DeFi 自动化的完整性。 2. 超越预测，追求决策型 AI 大多数项目将 AI 作为 "市场分析工具"，而 Multipli 则将 AI 设定为资产运用的决策者（Decision Maker）。 因此，AI 不仅仅是解读数据， 而是直接判断 "调整哪个资产的比重"、"移动到哪个池"、"何时进行再平衡"。 通过这种结构，Multipli 最小化了 DeFi 的核心问题 "人类判断错误和反应延迟"。 AI 以一定的速度和逻辑运用所有用户的资产，从而消除了情感导致的投资偏差。 3. Multipli 的差异化点：反馈循环结构 Multipli 的另一个优势是数据反馈循环（Feedback Loop）结构。 简单来说，Multipli 的 AI 将自己做出的决策结果作为学习数据再次使用。 例如，如果某个策略未能达到预期收益率，那么该失败数据将作为下一个模型学习的输入。 通过重复这个过程，AI 将逐渐获得更高的适应性（Adaptability）。 由于这种循环结构，Multipli 的 AI 超越了 "基于过去进行预测" 的水平，发展成为一个能够自我进化的市场变化系统。 4. 技术信任与经济透明性的结合 Multipli 除了技术优势外，还在并行建立运营透明性的结构。 AI 所做的所有决策都通过智能合约自动执行，结果和历史都可以通过链上数据进行验证。 此外，$MULTI 代币持有者可以通过治理投票参与 AI 模型参数调整或费用结构变更。 也就是说，技术判断由 AI 负责，制度验证由社区负责，形成了双重制衡结构。 通过这一点，Multipli 旨在实现可信的自动化金融结构。 5. Multipli 的现实价值 目前，Multipli 更加关注 DeFi 用户实际面临的收益波动和风险管理问题，而不是强调华丽的预测模型。 AI 的目标不是 "更多的收益"，而是 "更稳定的运用"。这就是构成 Multipli 基本理念的基础。 换句话说，Multipli 更接近于 "通过 AI 管理市场的协议"，而不是 "通过 AI 投资的项目"。 正是这一点将以短期交易为中心的 AI DeFi 项目与 Multipli 区分开来。