信息金融的未来：后稀缺性系统与 AI 共舞

预测市场正在超越传统金融工具，成为信息验证的智慧载体，而信息金融（Info Finance）则进一步用金融激励与技术创新重新定义数据价值。AO 的后稀缺性计算架构和 AI 代理推动了预测市场的智能化和普及化，为未来信息金融领域创造新范式。

作者：Kyle

审阅：Sandy

来源：内容公会 - 投研

原文首发于：PermaDAO

原文链接：https://permadao.notion.site/2c3392ad748e4d45a7f94f1220afcda2?pvs=4

预测市场玩到极致，是新闻发布会？在刚结束的美国大选中，Polymarket 凭借其市场驱动的数据，成功预测特朗普胜率高于传统民调，迅速吸引了大众和媒体的关注。人们逐渐意识到，Polymarket 早已不仅是金融工具，更是信息场中的“平衡器”，用市场的智慧去验证轰动性新闻的真伪。

当 Polymarket 成为热点时，Vitalik 提出了一个全新的概念——信息金融（Info Finance）。这种结合金融激励与信息的工具，能颠覆社交媒体、科学研究和治理模式，为提升决策效率开辟全新方向。随着 AI 和区块链的推进，信息金融也正迈向一个新的转折点。

面对信息金融这个野心勃勃的新兴领域，Web3 的技术与理念，已经准备好迎接了吗？本文将以预测市场为切入点，探索信息金融的核心理念、技术支撑及未来可能性。

信息金融：用金融工具获取和利用信息

信息金融的核心是用金融工具来获取和利用信息，以提高决策效率和准确性。预测市场就是一个典型的例子，通过将问题与金融激励挂钩，这些市场激励了参与者的准确性和责任感，为寻求真相的用户提供了清晰的预测。

作为一种精妙的市场设计，信息金融可以引导参与者为特定的事实或判断做出反应，应用场景还涵盖了去中心化治理、科学审查等多个领域。同时，AI 的出现将进一步降低门槛，使得微观决策也可以在市场中有效运行，推动了信息金融的普及。

Vitalik 特别提到，当前十年成为扩展信息金融的最佳时机。可扩展的区块链为信息金融提供了安全、透明和可信的平台支持，而 AI 的引入提升了信息获取效率，使信息金融能够处理更精细的问题。信息金融不仅突破了传统预测市场的限制，还展现了挖掘多领域潜力的能力。

然而，随着信息金融的扩展，其复杂性和规模正急剧增加。市场需要处理海量数据，并进行实时决策和交易，对高效、安全的计算能力提出了严峻挑战。同时，AI 技术的快速发展催生了更多创新模型，加剧了计算需求。在此背景下，一个安全可行的后稀缺性计算系统，成为信息金融持续发展不可或缺的基础。

当今格局，孰算后稀缺性计算系统

“后稀缺性计算系统”目前缺乏统一定义，但其核心目标是突破传统计算资源的限制，实现低成本、广泛可得的计算能力。通过去中心化、资源丰富化和高效协作，这类系统支持大规模、灵活的计算任务执行，使计算资源趋近“非稀缺”。在这一架构中，计算能力摆脱单点依赖，用户能够自由低成本地访问和共享资源，推动普惠计算的普及和可持续发展。

在区块链的语境下，后稀缺性计算系统的关键特征包括去中心化、资源充裕、低成本、高度可扩展性。

公链的高性能竞赛

当前，各大公链正激烈竞争性能，以满足日益复杂的应用需求。纵观当下公链生态格局，发展趋势正在从传统的单线程模式转向多线程并行计算模式。

传统高性能公链：

• Solana： 自设计之初，Solana 就采用并行计算架构，实现了高吞吐量和低延迟。其独特的 Proof of History（PoH）共识机制使其能够每秒处理数千笔交易。
• Polygon 和 BSC： 这两者积极开发并行 EVM 方案，以提升交易处理能力。例如，Polygon 引入了 zkEVM，以实现更高效的交易验证。

新兴并行公链：

• Aptos、Sui、Sei 和 Monad： 这些新兴公链通过优化数据存储效率或改进共识算法，专为高性能而设计。例如，Aptos 采用 Block-STM 技术，实现并行交易处理。
• Artela ：Artela 提出 EVM++ 概念，通过原生扩展（Aspect）在 WebAssembly 运行时实现高性能定制应用。借助并行执行和弹性区块空间设计，Artela 有效解决 EVM 性能瓶颈，大幅提升吞吐量和扩展性。

性能竞赛如火如荼，孰优孰劣尚难定论。然而，在这场激烈角逐中，还有 AO 为代表的另辟蹊径的方案。AO 并非独立的公链，而是基于 Arweave 的计算层，通过独特的技术架构实现并行处理能力和可扩展性。AO 绝对也是向后稀缺性计算系统迈进的有力竞争者，有望助力信息金融的大规模落地。

承载信息金融，AO 的构建蓝图

AO 是一种运行在 Arweave 网络上的 Actor Oriented（基于角色的）计算机，提供统一的计算环境和开放的消息传递层。它通过分布式、模块化的技术架构，为信息金融大规模应用和传统计算环境融合提供了可能性。

AO 的架构组成简洁而高效，核心组件包括：

• 进程（Process）是 AO 网络中的基本计算单位，通过消息（Messenge）传递实现交互；
• 调度单元（SUs）负责消息的排序与存储；
• 计算单元（CUs）承担状态计算任务；
• 信使单元（MUs）负责消息的传递和广播。

模块间的解耦设计赋予 AO 系统卓越的扩展性与灵活性，使其能够适应不同规模与复杂度的应用场景。因此，AO 系统具备以下核心优势：

• 高吞吐量和低延迟的计算能力：AO 平台的并行进程设计和高效的消息传递机制，使其能够支持每秒处理数百万级别的交易。这种高吞吐能力对于支持全球性的信息金融网络至关重要。同时，AO 的低延迟通信特性，能够保证交易和数据更新的即时性，为用户带来流畅的操作体验。
• 无限扩展性与模块化设计：AO 平台采用模块化架构，通过将虚拟机、调度器、消息传递和计算单元解耦，实现了极高的扩展性。无论是数据吞吐量的增长还是新的应用场景接入，AO 都能够快速适配。这种扩展能力不仅突破了传统区块链的性能瓶颈，还为开发者提供了构建复杂信息金融应用的灵活环境。
• 支持大规模计算和 AI 集成：AO 平台已经支持 WebAssembly 64 位架构，能够运行大多数完整的大型语言模型（LLM），如 Meta 的 Llama 3，为 AI 与 Web3 的深度融合提供了技术基础。AI 会成为信息金融的重要推动力，涉及智能合约优化、市场分析、风险预测等应用，而 AO 平台的大规模计算能力使其能够高效支持这些需求。同时，通过 WeaveDrive 技术接入无限存储的 Arweave，AO 平台为训练和部署复杂的机器学习模型提供了独特优势。

AO 凭借其高吞吐量、低延迟、无限扩展性和 AI 集成能力，成为信息金融的理想承载平台。从实时交易到动态分析，AO 为大规模计算与复杂金融模型的实现提供了卓越支持，为推动信息金融的普及与创新铺平了道路。

信息金融的未来：AI 驱动的预测市场

信息金融下一代预测市场，应该具备什么色彩？鉴往知来，传统预测市场长期面临三大主要痛点：市场诚信不足、门槛过高、普及受限。即便如 PolyMarket 这样的 Web3 明星项目，也未能完全规避这些挑战。例如，曾因以太坊 ETF 的预测事件的挑战期过短或 UMA 投票权过于集中，被质疑可能存在操纵风险。此外，其流动性集中于热门领域，长尾市场参与度较低。再加上部分国家（英国、美国）用户因监管限制受限，进一步阻碍了预测市场的普及。

信息金融的未来发展需要新一代应用的引领。AO 卓越的性能条件为这类创新提供了沃土，其中以 Outcome 为代表的预测市场平台正成为信息金融实验的新焦点。

Outcome 目前已初具产品雏形，支持基础的投票与社交功能。它真正的潜力在于未来与 AI 深度结合，利用 AI 代理建立无信任的市场结算机制，并且允许用户自主创建和使用预测代理。通过为大众提供一个透明、高效、低门槛的预测工具，才可能进一步推动预测市场的大规模普及。

以 Outcome 为例，基于 AO 构建的预测市场都可以具备以下核心特质：

• 无信任市场决议：Outcome 的核心在于自主代理（Autonomous Agents）。这些代理由 AI 驱动，基于预设规则与算法独立运作，确保市场决议过程的透明与公正。由于无人为干预，这种机制最大程度降低了操纵风险，为用户提供可信的预测结果。
• 基于 AI 的预测代理：Outcome 平台允许用户创建并使用 AI 驱动的预测代理。这些代理能够整合多种 AI 模型和丰富的数据源，进行精准分析与预测。用户可以根据自身需求与策略，定制个性化预测代理，并在各类市场主题中参与预测活动。这种灵活性显著提升了预测的效率与适用性。
• 代币化激励机制：Outcome 引入创新的经济模式，用户通过参与市场预测、订阅代理服务和交易数据源，获得代币奖励。这一机制不仅增强了用户的参与动力，还为平台生态系统的良性发展提供了支持。

AI 驱动的预测市场工作流

Outcome 通过引入 AI 模型实现半自动化、或全自动代理模式的设计，可以为广泛构建在 Arweave 与 AO 上的信息金融应用提供了创新思路。大致遵循以下工作流架构：

1. 数据存储

• 实时事件数据（Real-time Event Data）：平台通过实时数据源（如新闻、社交媒体、预言机等）采集与事件相关的信息，并存储于 Arweave，确保数据的透明性和不可篡改性。
• 历史事件数据（Historical Event Data）：保存过去的事件数据和市场行为记录，提供数据支持用于建模、验证和分析，形成可持续优化的闭环。

2. 数据处理与分析

• LLM（大语言模型）：LLM 是数据处理和智能分析的核心模块（就是一个 AO 进程），负责对从 Arweave 存储的实时事件数据和历史数据进行深度处理，提取事件相关的关键信息，为后续模块（如情绪分析、概率计算）提供高质量的输入。
• 事件情绪分析（Event Sentiment Analysis）：分析用户和市场对事件的态度（积极/中立/消极），为概率计算和风险管理提供参考。
• 事件概率计算（Event Probability Calculation）**：基于情绪分析结果和历史数据，动态计算事件发生的概率，帮助市场参与者作出决策。
• 风险管理（Risk Management）：识别和控制市场中的潜在风险，如防止市场操纵、异常下注行为等，确保市场健康运行。

3. 预测执行与验证

• 交易代理（Trading Agent）：AI 驱动的交易代理负责根据分析结果自动执行预测和下注，无需用户手动干预。
• 结果验证（Outcome Verification）：系统通过预言机等机制验证事件的实际结果，并将验证数据存储到 Historical Event Data 模块，确保了结果的透明性和公信力。此外，历史数据还可以为后续预测提供参考，从而形成一个持续优化的闭环系统。

这种工作流通过 AI 驱动的智能预测和去中心化的验证机制，实现了高效、透明且无信任的预测代理应用，降低了用户参与门槛并优化了市场运行。依托于 AO 的技术架构，这一模式可能引领信息金融向智能化和普及化发展，成为下一代经济创新的核心原型。

总结

未来属于那些善于从纷杂的信息中提炼真相的人。信息金融正在以 AI 的智慧和区块链的信任重新定义数据的价值与使用方式。从 AO 的后稀缺性架构到 Outcome 的智能代理，这种结合让预测市场不再只是对概率的计算，而是决策科学的重新探索。AI 不仅可以降低参与门槛，也让海量数据的处理和动态分析成为可能，为信息金融开辟了全新的路径。

正如艾伦·图灵所言，计算带来效率，而智慧则启发可能。与 AI 共舞，信息金融有望将复杂的世界变得更加清晰，并推动社会在效率与信任之间找到新的平衡。

参考材料

1. https://ao.arweave.net/#/read
2. https://x.com/outcome_gg/status/1791063353969770604
3. https://www.chaincatcher.com/article/2146805
4. https://en.wikipedia.org/wiki/Post-scarcity

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