作者：Kyle
預測市場正在超越傳統金融工具，成為資訊驗證的智慧載體，而資訊金融（Info Finance）則進一步以金融激勵與科技創新重新定義資料價值。 AO 的後稀缺性運算架構和AI 代理推動了預測市場的智慧化和普及化，為未來資訊金融領域創造新典範。
預測市場玩到極致，是記者會？在剛結束的美國大選中，Polymarket 憑藉其市場驅動的數據，成功預測川普勝率高於傳統民調，迅速吸引了大眾和媒體的注意。人們逐漸意識到，Polymarket 早已不僅是金融工具，更是資訊場中的“平衡器”，用市場的智慧去驗證轟動性新聞的真實性。
當Polymarket 成為熱點時，Vitalik 提出了一個全新的概念——資訊金融（Info Finance）。這種結合金融激勵與資訊的工具，能顛覆社群媒體、科學研究和治理模式，為提升決策效率開闢全新方向。隨著AI 和區塊鏈的推進，資訊金融也正邁向一個新的轉折點。
面對資訊金融這個野心勃勃的新興領域，Web3 的技術與理念，已經準備好迎接了嗎？本文將以預測市場為切入點，探討資訊金融的核心概念、技術支撐及未來可能性。
資訊金融：用金融工具取得和利用資訊
資訊金融的核心是用金融工具來獲取和利用訊息，以提高決策效率和準確性。預測市場就是一個典型的例子，透過將問題與金融誘因掛鉤，這些市場激勵了參與者的準確性和責任感，為尋求真相的使用者提供了清晰的預測。
作為一種精妙的市場設計，資訊金融可以引導參與者為特定的事實或判斷做出反應，應用場景也涵蓋了去中心化治理、科學審查等多個領域。同時，AI 的出現將進一步降低門檻，使得微觀決策也能在市場中有效運行，推動了資訊金融的普及。
Vitalik 特別提到，目前十年成為擴展資訊金融的最佳時機。可擴展的區塊鏈為資訊金融提供了安全、透明和可信賴的平台支持，而AI 的引入提升了資訊獲取效率，使資訊金融能夠處理更精細的問題。資訊金融不僅突破了傳統預測市場的限制，也展現了挖掘多領域潛力的能力。
然而，隨著資訊金融的擴展，其複雜性和規模正急劇增加。市場需要處理大量數據，並進行即時決策和交易，對高效、安全的運算能力提出了嚴峻挑戰。同時，AI 技術的快速發展催生了更多創新模型，加劇了運算需求。在此背景下，一個安全可行的後稀缺性運算系統，成為資訊金融持續發展不可或缺的基礎。
當今格局，孰算後稀缺性運算系統
「後稀缺性運算系統」目前缺乏統一定義，但其核心目標是突破傳統運算資源的限制，實現低成本、廣泛可得的運算能力。透過去中心化、資源豐富化和高效協作，這類系統支援大規模、靈活的運算任務執行，使運算資源趨近「非稀缺」。在這項架構中，運算能力擺脫單點依賴，使用者能夠自由低成本地存取和共享資源，推動普惠運算的普及和永續發展。
在區塊鏈的脈絡下，後稀缺性運算系統的關鍵特徵包括去中心化、資源充裕、低成本、高度可擴展性。
公鏈的高性能競賽
目前，各大公鏈正激烈競爭性能，以滿足日益複雜的應用需求。縱觀當下公鏈生態格局，發展趨勢正從傳統的單執行緒模式轉向多執行緒平行運算模式。
傳統高性能公鏈：
-
Solana： 自設計之初，Solana 就採用平行運算架構，實現了高吞吐量和低延遲。其獨特的Proof of History（PoH）共識機制使其能夠每秒處理數千筆交易。
-
Polygon 與BSC： 這兩者積極發展並行EVM 方案，以提升交易處理能力。例如，Polygon 引入了zkEVM，以實現更有效率的交易驗證。
新興平行公鏈：
-
Aptos、Sui、Sei 和Monad： 這些新興公鏈透過優化資料儲存效率或改進共識演算法，專為高效能而設計。例如，Aptos 採用Block-STM 技術，實現平行交易處理。
-
Artela ：Artela 提出EVM++ 概念，透過原生擴充（Aspect）在WebAssembly 運行時實現高效能客製化應用。透過平行執行和彈性區塊空間設計，Artela 有效解決EVM 效能瓶頸，大幅提升吞吐量和擴充性。
性能競賽如火如荼，孰優孰劣尚難定論。然而，在這場激烈角逐中，還有AO 為代表的另闢蹊徑的方案。 AO 並非獨立的公鏈，而是基於Arweave 的運算層，透過獨特的技術架構實現平行處理能力和可擴展性。 AO 絕對也是往後稀缺性運算系統邁進的有力競爭者，有望協助資訊金融的大規模落實。
承載資訊金融，AO 的建構藍圖
AO 是一種運行在Arweave 網路上的Actor Oriented（基於角色的）計算機，提供統一的計算環境和開放的消息傳遞層。它透過分散式、模組化的技術架構，為資訊金融大規模應用和傳統運算環境融合提供了可能性。
AO 的架構組成簡潔而高效，核心元件包括：
-
進程（Process）是AO 網路中的基本計算單位，透過訊息（Messenge）傳遞實現互動；
-
調度單元（SUs）負責訊息的排序與儲存；
-
計算單元（CUs）承擔狀態計算任務；
-
信使單元（MUs）負責訊息的傳遞和廣播。
模組間的解耦設計賦予AO 系統卓越的擴展性與靈活性，使其能夠適應不同規模與複雜度的應用場景。因此，AO 系統具備以下核心優勢：
-
高吞吐量和低延遲的運算能力：AO 平台的平行進程設計和高效的訊息傳遞機制，使其能夠支援每秒處理數百萬層級的交易。這種高吞吐能力對於支持全球性的資訊金融網絡至關重要。同時，AO 的低延遲通訊特性，能夠保證交易和資料更新的即時性，為使用者帶來流暢的操作體驗。
-
無限擴展性與模組化設計：AO 平台採用模組化架構，透過將虛擬機器、調度器、訊息傳遞和運算單元解耦，實現了極高的擴展性。無論是資料吞吐量的成長還是新的應用程式場景接入，AO 都能夠快速適應。這種擴展能力不僅突破了傳統區塊鏈的效能瓶頸，也為開發者提供了建構複雜資訊金融應用的靈活環境。
-
支援大規模運算和AI 整合：AO 平台已經支援WebAssembly 64 位元架構，能夠運行大多數完整的大型語言模型（LLM），如Meta 的Llama 3，為AI 與Web3 的深度融合提供了技術基礎。 AI 會成為資訊金融的重要推動力，涉及智慧合約優化、市場分析、風險預測等應用，而AO 平台的大規模運算能力使其能夠高效支援這些需求。同時，透過WeaveDrive 技術連接無限儲存的Arweave，AO 平台為訓練和部署複雜的機器學習模型提供了獨特優勢。
AO 憑藉其高吞吐量、低延遲、無限擴展性和AI 整合能力，成為資訊金融的理想承載平台。從即時交易到動態分析，AO 為大規模運算與複雜金融模型的實現提供了卓越支持，為推動資訊金融的普及與創新鋪平了道路。
資訊金融的未來：AI 驅動的預測市場
資訊金融下一代預測市場，該具備什麼色彩？鑑往知來，傳統預測市場長期面臨三大主要痛點：市場誠信不足、門檻過高、普及受限。即便如PolyMarket 這樣的Web3 明星項目，也未能完全規避這些挑戰。例如，曾因以太坊ETF 的預測事件的挑戰期過短或UMA 投票權過於集中，被質疑可能存在操縱風險。此外，其流動性集中於熱門領域，長尾市場參與度較低。再加上部分國家（英國、美國）用戶因監管限制受限，進一步阻礙了預測市場的普及。
資訊金融的未來發展需要新一代應用的領導。 AO 卓越的性能條件為這類創新提供了沃土，其中以Outcome 為代表的預測市場平台正成為資訊金融實驗的新焦點。
Outcome 目前已初具產品雛形，支援基礎的投票與社交功能。它真正的潛力在於未來與AI 深度結合，利用AI 代理建立無信任的市場結算機制，並且允許使用者自主創建和使用預測代理。透過為大眾提供一個透明、高效、低門檻的預測工具，才可能進一步推動預測市場的大規模普及。
以Outcome 為例，基於AO 建構的預測市場都可以具備以下核心特質：
-
無信任市場決議：Outcome 的核心在於自主代理人（Autonomous Agents）。這些代理由AI 驅動，基於預設規則與演算法獨立運作，確保市場決議過程的透明與公正。由於無人為幹預，這種機制最大程度降低了操縱風險，並為使用者提供可信的預測結果。
-
基於AI 的預測代理：Outcome 平台允許使用者建立並使用AI 驅動的預測代理。這些代理人能夠整合多種AI 模型和豐富的資料來源，進行精準分析與預測。使用者可依自身需求與策略，客製化個人化預測代理，並在各類市場主題參與預測活動。這種靈活性顯著提升了預測的效率與適用性。
-
代幣化激勵機制：Outcome 引入創新的經濟模式，用戶透過參與市場預測、訂閱代理服務和交易資料來源，獲得代幣獎勵。這項機制不僅增強了使用者的參與動力，也為平台生態系統的良性發展提供了支持。
AI 驅動的預測市場工作流程
Outcome 透過引入AI 模型實現半自動化、或全自動代理模式的設計，可以為廣泛構建在Arweave 與AO 上的資訊金融應用提供了創新思路。大致遵循以下工作流程架構：
1. 資料存儲
-
即時事件資料（Real-time Event Data）：平台透過即時資料來源（如新聞、社群媒體、預言機等）擷取與事件相關的訊息，並儲存於Arweave，確保資料的透明性和不可篡改性。
-
歷史事件資料（Historical Event Data）：保存過去的事件資料和市場行為記錄，提供資料支援用於建模、驗證和分析，形成可持續優化的閉環。
2. 資料處理與分析
-
LLM（大語言模型）：LLM 是資料處理和智慧分析的核心模組（就是一個AO 進程），負責對從Arweave 儲存的即時事件資料和歷史資料進行深度處理，提取事件相關的關鍵訊息，為後續模組（如情緒分析、機率計算）提供高品質的輸入。
-
事件情緒分析（Event Sentiment Analysis）：分析使用者和市場對事件的態度（正面/中立/負面），為機率計算和風險管理提供參考。
-
事件機率計算（Event Probability Calculation）：基於情緒分析結果和歷史數據，動態計算事件發生的機率，幫助市場參與者做出決策。
-
風險管理（Risk Management）：識別並控制市場中的潛在風險，如防止市場操縱、異常下注行為等，確保市場健康運作。
3. 預測執行與驗證
-
交易代理人（Trading Agent）：AI 驅動的交易代理人負責根據分析結果自動執行預測和下注，無需用戶手動幹預。
-
結果驗證（Outcome Verification）：系統透過預言機等機制驗證事件的實際結果，並將驗證資料儲存到Historical Event Data 模組，確保了結果的透明性和公信力。此外，歷史數據還可以為後續預測提供參考，從而形成一個持續優化的閉環系統。
這種工作流程透過AI 驅動的智慧預測和去中心化的驗證機制，實現了高效、透明且無信任的預測代理應用，降低了用戶參與門檻並優化了市場運作。依託於AO 的技術架構，此模式可能引領資訊金融朝向智慧化和普及化發展，成為下一代經濟創新的核心原型。
總結
未來屬於那些善於從紛雜的訊息中提煉真相的人。資訊金融正在以AI 的智慧和區塊鏈的信任重新定義資料的價值與使用方式。從AO 的後稀缺性架構到Outcome 的智慧代理，這種結合讓預測市場不再只是對機率的計算，而是決策科學的重新探索。 AI 不僅可以降低參與門檻，也讓大量資料的處理和動態分析成為可能，為資訊金融開闢了全新的路徑。
正如艾倫·圖靈所言，計算帶來效率，而智慧則啟發可能。與AI 共舞，資訊金融有望將複雜的世界變得更加清晰，並推動社會在效率與信任之間找到新的平衡。
參考材料：
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