Multipli 系列 8/與競爭項目的差異性：Multipli 選擇的 AI 基礎策略的現實價值 如同大家已經接觸到的，AI 與 DeFi 的結合不再是陌生的概念。 市場上已經存在多個利用人工智慧分析數據或提供自動化交易策略的項目。 然而，大多數項目僅將 AI 作為輔助工具。 Multipli @multiplifi 則透過將 AI 設定為核心決策主體的結構性差異，進行 DeFi 自動化的新嘗試。 1. Multipli 的競爭環境 首先，我們來了解一下競爭環境，看看有哪些新的嘗試。 目前利用 AI 的 DeFi 項目大致可以分為四種形式。 第一，數據饋送型項目，通過分析外部數據提供市場信號。之後，實際執行則需要用戶自行進行。 在這種情況下，無論 AI 的判斷多麼準確，用戶的行為對收益的決定性影響都使得自動化程度受到限制。 第二，自動化機器人型模型根據預先設定的規則自動進行買賣。然而，這些模型在市場環境變化時需要重新設計新的規則，這是一個限制。固定的算法難以跟上快速變化的市場。 第三，收益分享型平台匯總多位交易者的策略並分配給用戶，但策略的驗證過程不透明，這是一個問題。即使收益率高，往往也無法提供可靠的依據。 最後，Multipli 所追求的 AI 運營型結構。這是 AI 在數據分析、策略制定、資產配置、執行、驗證等全過程中直接執行的方法。 也就是說，目標是 AI 在沒有人工干預的情況下自主做出決策的完全自主型結構。 這種方法設計旨在通過 AI 介入執行階段，提高 DeFi 自動化的完整性。 2. 超越預測，追求決策型 AI 大多數項目將 AI 作為 "市場分析工具"，而 Multipli 則將 AI 設定為資產運營的決策者。 因此，AI 不僅僅是解釋數據， 而是直接判斷 "調整哪些資產的比重"、"移動到哪個池"、"何時進行再平衡"。 通過這種結構，Multipli 最小化了 DeFi 的核心問題，即 "人類的判斷錯誤和反應延遲"。 AI 以一定的速度和邏輯運營所有用戶的資產，從而消除了情感造成的投資偏差。 3. Multipli 的差異化點：反饋迴路結構 Multipli 的另一個優勢是數據反饋迴路（Feedback Loop）結構。 簡單來說，Multipli 的 AI 將自己做出的決策結果再次用作學習數據。 例如，如果某個策略的收益率未達預期，那麼該失敗數據將作為下一個模型學習的輸入。 通過重複這一過程，AI 將逐漸獲得更高的適應性（Adaptability）。 由於這一循環結構，Multipli 的 AI 不僅僅是 "基於過去進行預測"，而是發展成為一個能夠自我進化的系統，適應市場變化。 4. 技術信任與經濟透明性的結合 Multipli 除了技術優勢外，還在並行建立運營透明性的結構。 AI 所做的所有決策行為都由智能合約自動執行，結果和歷史都可以通過鏈上數據進行驗證。 此外，$MULTI 代幣持有者可以通過治理投票參與 AI 模型的參數調整或手續費結構的變更。 也就是說，技術判斷由 AI 負責，制度驗證由社區負責，實現了雙重制衡結構。 這使得 Multipli 能夠朝著可信的自動化金融結構邁進。 5. Multipli 的現實價值 目前，Multipli 更加關注 DeFi 用戶實際面臨的收益波動和風險管理問題，而非華麗的預測模型。 AI 的目標不是 "獲得更多收益"，而是 "更穩定的運營"。這是 Multipli 的基本理念。 也就是說，Multipli 更接近於 "用 AI 管理市場的協議"，而不是 "用 AI 投資的項目"。 正是這一點將以短期交易為中心的 AI DeFi 項目與 Multipli 區分開來。