Chainfeeds 導讀：
去中心化金融與主動驗證服務（AVSs）的結合，開啟了一系列強大的新應用場景，例如無信任鏈下計算、無信任鏈下數據及拍賣網絡等。這種新範式被稱為智能 DeFi。EigenLayer Research 撰文深入探討 10 個展示其潛力的用例。
文章來源：
https://www.techflowpost.com/article/detail_20455.html
文章作者：
EigenLayer
觀點：
EigenLayer：交易所：1）基於交易量的費用等級：在去中心化交易所（DEX）實施基於交易量的費用系統面臨挑戰。動態計算交易者的交易量並跟蹤歷史記錄增加了複雜性和鏈上成本，但協處理器可以解決這些問題。通過協處理器，交易者的交易量可以在鏈下計算，結果用零知識證明傳回鏈上，保證計算的可信性和安全性；2）AMM 的動態與不對稱費用：AMM 可以通過動態和不對稱費用提升流動性提供者的盈利能力。在高波動性時提高費用保護流動性提供者，降低波動性時則減少費用刺激交易量。不對稱費用則根據鏈外價格數據調整價差，從而更接近市場的真實波動情況，依賴於安全可靠的數據來源如 zkTLS。3）拍賣重新分配 MEV 給 AMM 的流動性提供者：通過去中心化拍賣，AMM 可以將 LVR 重新捕獲並按比例分配給 LP，從而提升盈利能力。拍賣需要去中心化的運營商進行無領導拍賣，確保流程完整性並避免中心化操作。衍生品：1）高級保證金系統：去中心化交易所（DEX）可以通過協處理器的複雜計算定製風險引擎，實現更靈活的德爾塔中性策略，並實時動態調整保證金要求。這種機制允許根據市場流動性調整槓桿率，提高保證金計算的靈活性和用戶體驗；2）期權自動做市商（AMM）的定價 期權 AMM 需要依賴鏈外數據（如波動率、歷史價格）結合鏈上交易機制來確保準確的定價和較低的滑點。這些數據驅動的模型（如 Black-Scholes 模型）是期權 AMM 成功的關鍵，提升了交易效率和資本利用率。借貸：1）參數的 AI 系統：通過人工智能（AI）模型，去中心化借貸平臺可以實現參數的實時更新，自動響應鏈上和鏈外流動性變化，從而減少治理延遲並提高借貸市場的效率。2）通過賬戶歷史和清算風險定製貸款：去中心化金融（DeFi）可以通過用戶的歷史數據定製貸款條件。協處理器評估用戶的清算風險，為低風險用戶提供更優惠的貸款條款，如降低抵押要求和更低利率。3）合規的隱私混合器：合規的隱私協議可以解決當前隱私混合器的監管挑戰。通過實時 API，智能合約可以確保只接受合規資金，從而為隱私保護提供合法途徑，同時確保合規性。4）自動化 rebalancing 收益協議：利用 AI 模型，收益協議可以自動調整投資組合，優化收益。AI 模型在多個資產來源之間動態分配，確保收益能夠覆蓋交易費用，提供高效的數據驅動投資管理。5）超精準激勵計劃：通過協處理器，協議可以實時發放基於複雜條件的激勵措施，避免不受歡迎的積分系統，提升用戶體驗，並且只獎勵最有價值的行為。這有助於減少資本成本，推動 DeFi 的長期增長。
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