Видение Newton Crypto для DeFi: Проверяемая автоматизация в будущем, управляемом ИИ

Поскольку децентрализованные финансы продолжают расти в сложности и масштабе, новая волна инфраструктурных протоколов появляется для того, чтобы сделать участие более доступным и безопасным. Один из таких проектов, привлекающих внимание, — Протокол Ньютон — платформа, которая интегрирует ИИ-агентов с криптографической верификацией для автоматизации задач DeFi, не ущемляя контроль пользователя. С акцентом на верифицируемость и прозрачность для пользователя, Ньютон предлагает альтернативу традиционным подходам к автоматизации DeFi, которые часто страдают от недостатка подотчетности и аудируемости.

Переосмысляя Автоматизацию в DeFi

В основе Протокола Ньютона лежит идея верифицируемой автоматизации — концепция, которая сочетает в себе искусственный интеллект с безопасными вычислениями и криптографическими доказательствами. Хотя традиционные торговые боты использовались в DeFi на протяжении многих лет, большинство из них работают как черные ящики, принимая решения, которые пользователи не могут ни аудировать, ни полностью понять. Ньютон решает эту проблему, вводя то, что он называет первой инфраструктурой верифицируемых AI-агентов для финансов на блокчейне.

Вместо того чтобы быть просто еще одним токеном в пространстве DeFi, токен NEWT управляет этой автоматизацией экосистемы. Пользователи могут делегировать задачи, такие как оптимизация доходности, кросс-цепочная торговля или ребалансировка портфеля, агентам ИИ, но с строгими границами разрешений. С помощью zkPermissions пользователи определяют, что агенты могут и не могут делать — аналогично тому, как OAuth контролирует доступ в традиционных веб-приложениях. Эти действия затем выполняются в доверенных вычислительных средах (TEEs) и проверяются с использованием доказательств с нулевым разглашением (ZKPs), чтобы гарантировать, что ИИ действует в соответствии с параметрами, определенными пользователем.

Тренд ИИ и тайминг рынка

Появление Newton соответствует более широкому росту интереса к инструментам блокчейна, связанным с ИИ. Согласно данным рыночных агрегаторов, таким как CoinGecko, сегмент криптовалют с ИИ значительно вырос — сообщается о росте более чем на 200% в рыночной капитализации только в 2024 году. Этот рост указывает на растущий спрос на инструменты, которые уменьшают когнитивную нагрузку при управлении цифровыми активами.

DeFi давно подвергается критике за свою чрезмерную сложность и времязатратность. С ростом многоцепочечных экосистем, фрагментации ликвидности и десятков протоколов, запускаемых еженедельно, отдельные пользователи часто оказываются с слишком большим количеством решений и слишком малым временем. Искусственные агенты Ньютона пытаются решить эту проблему, автоматизируя принятие решений — при этом позволяя пользователям проверять, как и почему были приняты эти решения.

Эта модель не зависит от спекулятивных обещаний высокой доходности или неустойчивого роста. Вместо этого она основана на инфраструктуре — пытаясь создать инструменты, которые могут безопасно масштабироваться по мере зрелости пространства DeFi.

Техническая инфраструктура, придающая приоритет безопасности

Дизайн Ньютон использует несколько новых стандартов и технологий:

• Умные счета ERC-4337 / EIP-7702: Это позволяет для расширенной абстракции счета, позволяя делегированные задачи, программируемое выполнение и пакетные транзакции.
• Доверенные вычислительные среды (TEEs): Используются для выполнения чувствительной логики в аппаратно изолированной среде, обеспечивая, что агенты ИИ работают так, как задумано.
• Нулевые Доказательства Знаний (ZKPs): Позволяют пользователям проверять, что транзакция или решение следовали их инструкциям, не раскрывая детали стратегии или личную информацию.
• zkPermissions: Рамки разрешений пользователя, которые определяют точные пределы того, что агенты ИИ могут делать от имени пользователя.

В то время как другие проекты исследуют AI-агентов в DeFi, акцент Newton на сочетании криптографической верифицируемости с автоматизацией выделяет его среди конкурентов.

Листинги бирж и рыночная активность

С момента своего появления NEWT былListed на нескольких торговых парах, включая USDT, USDC, FDUSD и BNB. Его объем торгов недавно превысил 900 миллионов долларов, а активность в цепочке значительно увеличилась, согласно публичным аналитическим инструментам. Такие графические паттерны, как прорывы симметричного треугольника, привлекли внимание технических трейдеров, хотя важно отметить, что технические индикаторы являются лишь одной частью оценки движения рынка.

Токен также был распределен через целевую кампанию airdrop в программах Simple Earn и On-Chain Yields на Binance. Эта стратегия распределения помогла создать раннюю ликвидность и привлечь внимание пользователей к Протоколу. Однако, как и с любым новым токеном, долгосрочная эффективность будет зависеть от принятия экосистемы и постоянной технической реализации.

Сценарии использования экосистемы и реальные приложения

Помимо спекуляций, Протокол позиционируется как функциональный слой автоматизации для пользователей DeFi:

• Перебалансировка портфеля: Пользователи могут автоматизировать управление фондами между цепями, обеспечивая оптимальное распределение доходности между Протоколами и сетями без ручного мостирования.
• Доходность от фарминга: AI-агенты оценивают текущие ставки, рассчитывают риски, такие как временные потери, и выполняют стратегии перераспределения без вмешательства пользователя.
• Сеточная торговля и арбитраж: Высокочастотные, многоплатформенные сделки, которые требуют микросекундной точности, становятся возможными благодаря AI-исполнению.
• Интеграции безопасного хранения: Некустодальные кошельки совместимы с Протоколом, что позволяет пользователям получать выгоду от автоматизации, сохраняя полное право собственности на закрытые ключи.

Эти функции предназначены для привлечения пользователей, которые хотят упростить свой опыт в DeFi, не теряя при этом контроля — тонкий баланс, которого исторически было трудно достичь.

Проблемы и конкуренция

Несмотря на свои инновации, Протокол Ньютон сталкивается с несколькими проблемами. AI системы хороши только настолько, насколько хороши данные, которые они используют, и неточности в ценовых потоках или услугах оракулов могут подорвать принятие решений. Ньютон пытается смягчить это, интегрируясь с устоявшимися поставщиками данных и сетями оракулов.

Безопасность также остается основной проблемой. Умные контракты часто становятся целью в DeFi, а внедрение ИИ увеличивает сложность системы. Многоуровневый подход Ньютона (TEEs + ZKPs) направлен на снижение рисков, но широкое принятие потребует постоянного контроля и аудита третьими сторонами.

Еще одним важным аспектом является конкуренция. Крупные DeFi протоколы, такие как Uniswap, Aave или Compound, в конечном итоге могут выпустить аналогичные инструменты на базе ИИ. Текущее преимущество Newton заключается в его раннем внедрении верификации, но устойчивое лидерство будет зависеть от исполнения, принятия пользователями и постоянных инноваций.

Токеномика и управление

NEWT имеет фиксированное предложение в 1 миллиард токенов, созданных при генезисе без инфляционных механизмов. Этот жесткий предел предназначен для поддержания дефицита, в то время как предполагаемые случаи использования токена в экосистеме должны создать спрос.

Утилита включает:

• Стекинг для безопасности сети через делегированный доказательство доли (DPoS)
• Оплата за услуги автоматизации и задачи умных агентов
• Предоставление залога на агентских рынках
• Участие в управлении будущими протоколами по мере развития децентрализации

Введены стимулы, такие как бонусы за ставку для ранних пользователей, чтобы вознаградить долгосрочную приверженность Протоколу.

Заключение: Шаг к более умному DeFi

Протокол Ньютон представляет собой растущий интерес к сочетанию автоматизации и верификации в DeFi — области, где доверие, безопасность и удобство часто находятся в противоречии. Хотя он все еще находится на ранних стадиях, платформа предлагает представление о том, чем может стать DeFi: программируемым, интеллектуальным, но при этом прозрачным. Его успех будет зависеть не только от технологий, но и от принятия, образования и его способности предоставлять ценность повседневным пользователям. Поскольку ИИ продолжает оказывать влияние на множество отраслей, подход Ньютон может сыграть роль в изменении того, как люди взаимодействуют с цифровыми активами — не заменяя пользователей, а давая им возможность делать больше с меньшими затратами труда.