Cours de Morpho

.@vooi_io , @katana , @humafinance peuvent-ils combiner l'allocation de crédit basée sur l'intention avec l'automatisation par IA ? Résumé En combinant le moteur d'intention de Vooi, le système de liquidité modulaire de Katana et l'évaluation de crédit basée sur l'intelligence artificielle de Huma, il est possible de construire une infrastructure financière de nouvelle génération qui automatise l'allocation de crédit. Cette structure optimise la liquidité grâce à une exécution basée sur l'intention, tandis que l'intelligence artificielle évalue les risques en temps réel et soutient des flux de crédit massifs grâce à une concentration de liquidité modulaire basée sur Layer 2. En conséquence, l'efficacité du capital peut être améliorée de plus de 50 fois et le temps de règlement peut être réduit de jours à minutes. Cependant, des défis subsistent, tels que la sécurité des contrats intelligents, les interruptions de données et la conformité réglementaire. Analyse clé Prêts basés sur l'intention et correspondance de liquidité L'architecture d'intention de Vooi met en œuvre un mode de prêt déclaratif où l'utilisateur ne spécifie pas les procédures détaillées mais présente simplement un objectif. L'élément clé d'abstraction de chaîne (CAKE) traite les intentions via un réseau de solveurs compétitifs et explore automatiquement les meilleurs chemins de liquidité sur plus de 17 chaînes. Les utilisateurs peuvent accéder à la liquidité de plusieurs chaînes avec un seul dépôt, et un copilote IA propose des stratégies de prêt correspondant aux objectifs de rendement. La liquidité de propriété de chaîne (CoL) de Katana concentre la liquidité à travers le protocole, éliminant ainsi les inefficacités du marché décentralisé. Cette structure permet un appariement direct entre des protocoles clés tels que Sushi, Morpho et Vertex, réduisant le slippage à moins de 0,1 % et réinvestissant les frais de l'écosystème pour former un pool de liquidité durable. Cela permet un approvisionnement en crédit stable même face à une volatilité à court terme. Modèle de prêt basé sur l'intelligence artificielle avec gestion des risques en temps réel Le système d'évaluation par intelligence artificielle de Huma est évalué comme ayant atteint un taux de défaut de 0 % en combinant l'historique des transactions on-chain et les données de revenus off-chain. Des agences d'évaluation externes utilisent des modèles d'apprentissage automatique pour générer des scores de crédit automatiques, et les fournisseurs de données renforcent cela avec des algorithmes prédictifs basés sur des réseaux neuronaux. Les scores sont mis à jour en temps réel chaque fois que de nouvelles données apparaissent, ajustant immédiatement les limites de crédit ou les conditions de prêt. Si une structure d'intelligence artificielle multi-agents est introduite à l'avenir, la gestion dynamique des risques de marché et des groupes d'emprunteurs pourrait être réalisée grâce à l'apprentissage par renforcement. Lorsque plusieurs agents d'intelligence artificielle génèrent des scores de crédit sur une base consensuelle, la probabilité d'erreur unique diminue. Tokenisation de crédit et abstraction de liquidité Huma transforme les relations de prêt traditionnelles en actifs DeFi basés sur NFT et ERC-20. En utilisant des flux de revenus futurs tels que des factures, des salaires et des transferts comme garantie, elle offre une liquidité immédiate, permettant aux emprunteurs de retirer et de rembourser de manière répétée. Cette tokenisation s'étend à des stratégies dérivées ou de couverture grâce à des combinaisons avec d'autres protocoles DeFi. La structure Layer 2 de Katana réalloue automatiquement le capital sans intervention de l'utilisateur, augmentant l'efficacité grâce à des paiements rapides utilisant des preuves ZK et des connexions de liquidité inter-chaînes. Tout le capital est géré de manière productive, minimisant les actifs inactifs. Gouvernance des protocoles de crédit automatisés Huma détermine les limites de risque, les taux de récompense, etc., par vote communautaire via le jeton HUMA. Katana utilise la gouvernance vKAT basée sur le modèle ve(3,3) pour créer une structure de récompense centrée sur les participants à long terme. Vooi introduit le concept d'ajustement dynamique des paramètres via un copilote IA, mais aucun jeton de gouvernance n'a encore été émis. Évaluation du marché et avis d'experts Le PDG de Morpho a évalué que les prêts basés sur l'intention pourraient maximiser l'efficacité de l'appariement P2P et s'étendre à des trillions de dollars. Le représentant d'Euler a mentionné que la création d'un marché basé sur le crédit offre une liquidité 50 fois plus profonde grâce à une structure d'emprunt immédiate. Le co-PDG de Huma a également souligné que l'évaluation de crédit par intelligence artificielle pourrait éliminer les inefficacités des paiements anticipés à l'échelle mondiale. Avantages potentiels Premièrement, l'efficacité du capital pourrait être améliorée de 50 fois, et la structure de prêt immédiat minimiserait le capital liquide. Deuxièmement, avec des produits de crédit personnalisés basés sur l'intelligence artificielle, les utilisateurs peuvent choisir des rendements correspondant à leur tolérance au risque. Troisièmement, la vitesse de paiement pourrait être réduite du niveau T+3 à T+5 jours à un niveau de paiement le jour même. Quatrièmement, la structure modulaire Layer 2 pourrait soutenir des flux de crédit à l'échelle des trillions. Défis clés Les vulnérabilités des contrats intelligents, les interruptions de données et les erreurs de pont demeurent des risques techniques, et si l'intelligence artificielle réagit à des modèles identiques, des fluctuations de marché pourraient survenir. De plus, la centralisation des données externes utilisées pour l'évaluation du crédit comporte des risques de manipulation. En termes de réglementation, les décisions de crédit par intelligence artificielle pourraient enfreindre les réglementations sur le conseil financier, et les prêts transfrontaliers basés sur l'anonymat doivent répondre aux exigences de lutte contre le blanchiment d'argent. Évaluation de l'intégration potentielle Les trois plateformes ont une relation de complémentarité fonctionnelle, et la couche d'exécution de Vooi est compatible avec l'infrastructure de Katana et peut combiner l'évaluation par intelligence artificielle de Huma. L'expansion de la taille du marché augmente la demande pour des modèles de crédit automatisés, mais la clarté réglementaire reste limitée. Conclusion La fusion de Vooi, Katana et Huma a le potentiel de résoudre les inefficacités structurelles du marché du crédit DeFi et de permettre des flux de capital automatisés. Cette intégration pourrait améliorer de manière significative l'efficacité du capital et l'expérience utilisateur, mais des contraintes à la commercialisation pourraient survenir si les risques techniques et réglementaires ne sont pas résolus. Le niveau de maturité technique et la preuve de marché des trois plateformes ont atteint un niveau élevé, mais la synchronisation des données et la construction de la gouvernance de l'intelligence artificielle seront essentielles pour le succès futur.

Paires avec RSI Suracheté/Sous-acheté au cours des 30 dernières minutes $STRK $F $TA $ZK $BERA $BANK $HBAR $AIN $AAVE $XLM $ORDER $XRP $MORPHO $TREE $ON $ALGO $SYN $ZEREBRO $HOME Obtenez plus de mises à jour sur

Paires avec RSI Suracheté/Sous-acheté au cours de la dernière heure $STRK $F $AT $BLESS $BERA $TA $AAVE $BANK $AIN $HBAR $XRP $MORPHO $XLM $IDOL $AKE $OG $JST $PAXG