मुझे लगता है कि क्रिप्टो में सबसे बड़ा भ्रम यह है कि आय कमाने के लिए बाजार के ऊपर जाना आवश्यक है। GRVT हाई यील्ड अर्न को एक्सप्लोर करने के बाद, मैंने आय को एक अलग कोण से देखना शुरू कर दिया। अगर रिटर्न्स बिलों के वित्तपोषण, टोकनाइज़्ड रिसीवेबल्स, क्रिप्टो क्रेडिट, और मार्केट-न्यूट्रल लिक्विडिटी स्ट्रैटेजीज़ से आते हों, और सिर्फ अगले मार्केट मूव पर बेट लगाने से नहीं? यही @grvt_io का दिलचस्प पहलू है। इसका वॉल्ट चार अलग-अलग स्ट्रैटेजीज़ को मिलाता है, जिनमें से कोई भी एक 1/3 से अधिक आवंटन नहीं लेती। नुकसान के खिलाफ एक जादुई ढाल नहीं, लेकिन एक ही इंजन पर निर्भरता से बचने का एक अधिक सोच-समझकर तरीका। लक्ष्य 11% तक की APY है, और उपयोगकर्ता सेल्फ-कस्टडी के माध्यम से अपनी प्राइवेट कीज़ पर नियंत्रण बनाए रखते हैं। जो मुझे सबसे पसंद है, वह मूल विचार है: आपकी पूंजी को हमेशा बुलिश मार्केट की आवश्यकता नहीं होती, ताकि वह उत्पादक भूमिका निभा सके। मुझे यह देखने में दिलचस्पी है कि यह मॉडल कैसे विकसित होता है।

अगर दस वॉलेट बनाने से किसी को दस गुना अधिक रिवॉर्ड कमाने का अवसर मिलता है, तो प्रणाली वास्तव में उन्हें ऐसा करने के लिए आमंत्रित कर रही है। यह केवल एक सिबिल समस्या नहीं है। यह एक प्रोत्साहन डिज़ाइन समस्या है। @zerufinance का व्यवहारात्मक बुद्धिमत्ता दृष्टिकोण दिलचस्प है क्योंकि यह ध्यान को प्रत्येक पते को समान रूप से मूल्यवान उपयोगकर्ता मानने के बजाय, सहभागिता की गुणवत्ता और पैटर्न की ओर ले जाता है। बेशक, केवल व्यवहारात्मक स्कोरिंग से यह साबित नहीं किया जा सकता कि दस वॉलेट दस अलग-अलग लोगों के हैं। लेकिन प्रोटोकॉल को सच्ची सहभागिता को पुरस्कृत करने के लिए, वॉलेट की संख्या से बेहतर संकेतों की आवश्यकता होती है। वितरण के नियम, पुरस्कार निधि के आकार के बराबर महत्वपूर्ण हैं। @zerufinance एक ऐसी समस्या पर काम कर रहे हैं जिसे अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है।

कल्पना कीजिए कि आप किसी स्थान के पास से गुजर रहे हैं, अपने फोन से इसे कैप्चर कर रहे हैं, और एक एआई प्रणाली के लिए वास्तव में आवश्यक कुछ योगदान कर रहे हैं। कोई और सोशल फोटो नहीं। कोई ध्यान आकर्षित करने के लिए प्रतिस्पर्धी सामग्री नहीं। एक उपयोगी स्थानिक जानकारी। यही @vangrid_io के पीछे की दिलचस्प अवधारणा है। कोई विशिष्ट वास्तविक दुनिया का स्थान चाहता है, एक USDC बोनटी पोस्ट करता है, और एक योगदानकर्ता इसे कैप्चर कर सकता है। परिणाम एक 3D पुनर्निर्माण में प्रसंस्कृत होता है, जो एक व्यावहारिक उद्देश्य के लिए उपयोग किया जा सकता है। मुझे यह मॉडल पसंद है क्योंकि यह साधारण लोगों को भौतिक एआई के लिए बुनियादी ढांचा बनाने में भूमिका देता है। एआई का भविष्य केवल डेटा सेंटर के अंदर ही नहीं बनेगा। इसके सबसे मूल्यवान इनपुट में से कुछ मनुष्यों द्वारा सरलता से बाहर निकलकर अपने आसपास की दुनिया को कैप्चर करने से आ सकते हैं।

जब सब घबरा रहे थे और अपनी राशि विड्रॉ करने की कोशिश कर रहे थे, तब बिटकॉइन:native की कीमत बढ़ गई, तो इसे कौन खरीद रहा था?

एक वॉलेट हर लेन-देन को याद रखता है। लेकिन परितंत्र हमेशा उस इतिहास के साथ क्या करना है, यह नहीं जानता। @zerufinance ZeruAI के माध्यम से एक ऐसी दुनिया की ओर काम कर रहा है, जहाँ ऑनचेन व्यवहार एक अधिक उपयोगी संकेत बन जाता है। क्योंकि आपका वॉलेट बैलेंस लोगों को बताता है कि आपके पास क्या है। आपका लेन-देन का इतिहास उन्हें बताता है कि आपने क्या किया। व्यवहारिक बुद्धिमत्ता इस इतिहास को कुछ मतलबपूर्ण बनाने की कोशिश करती है। जब DeFi अधिक उन्नत प्रतिष्ठा और आवंटन प्रणालियों की ओर बढ़ेगा, तो यह एक महत्वपूर्ण अंतर बन सकता है। अब प्रश्न सिर्फ यह नहीं है कि एक वॉलेट कितनी गतिविधि पैदा करता है। यह है कि उस गतिविधि से वास्तव में क्या साबित किया जा सकता है।

@agenticscredit के बारे में सबसे महत्वपूर्ण बात शायद ACS संख्या खुद नहीं है। शायद यह है कि संख्या बदलने के बाद क्या होता है। एक स्कोर तब अर्थपूर्ण होता है जब यह वास्तविक निर्णयों को प्रभावित करता है: क्या एजेंट योग्य है, यह कितना जोखिम उठा सकता है, और क्रेडिट तक पहुँच कब रोकनी चाहिए। अन्यथा, यह केवल एक और डैशबोर्ड मेट्रिक है। Agentics प्रदर्शन-आधारित स्कोरिंग को ट्रेडिंग पूंजी तक पहुँच के नियंत्रित मार्ग से जोड़ता है, जबकि अयोग्य एजेंट इसके जोखिम इंजन के तहत एक रिकॉर्ड बना सकते हैं। मापन और परिणामों के बीच यह संबंध ही उस मॉडल को देखने लायक बनाता है। क्योंकि वित्तीय विश्वास को किसी एजेंट को संख्या देकर नहीं, बल्कि तब पैदा किया जाता है जब प्रणाली उस संख्या के प्रतिनिधित्व करने वाले सबूत पर कार्रवाई करती है।

एक एआई एजेंट को पूंजी देने से पहले, मैं तीन प्रश्न पूछूंगा: 1. क्या यह साबित कर सकता है कि उसने क्या किया है? स्क्रीनशॉट या स्व-रिपोर्ट किए गए रिटर्न नहीं, बल्कि एक जांचने योग्य ट्रेडिंग रिकॉर्ड। 2. क्या यह गलत होने पर भी बच सकता है? लाभ महत्वपूर्ण है, लेकिन ड्रॉडाउन, स्टॉप-लॉस, और जोखिम पर सीमाएँ भी महत्वपूर्ण हैं। 3. जब इसका प्रदर्शन खराब हो जाए, तो क्या होता है? एक क्रेडिट निर्णय तब तक स्थिर नहीं रहना चाहिए जब तक साक्ष्य बदल रहा हो। ये समस्याएँ @agenticscredit अपने ACS और सीमित जोखिम ढांचे के माध्यम से हल करने की कोशिश कर रहा है। कोई भी स्कोरिंग मॉडल ट्रेडिंग से अनिश्चितता को समाप्त नहीं कर सकता। लेकिन मापने योग्य प्रदर्शन को कार्यान्वयनयोग्य सीमाओं के साथ मिलाने से पूंजी प्रदाताओं को एजेंट के दावों पर भरोसा करने के बजाय कुछ अधिक सुदृढ़ मिलता है। एआई ट्रेडिंग का अगला कदम सिर्फ अधिक स्वायत्तता होना नहीं है। यह स्वायत्तता को जवाबदेह बनाना है।

अपने घर के लिए एक स्मार्ट लॉक खरीदने की कल्पना करें। लॉक दरवाजा खोलने से पहले आपकी कुंजी की जांच करता है। कुछ सालों बाद, एक बेहतर प्रमाणीकरण विधि उपलब्ध होती है। क्या आप पूरे पड़ोस में हर लॉक को बदलना पसंद करेंगे, या आप केवल अपने लॉक को अपडेट करना पसंद करेंगे ताकि यह आपकी पहचान की पुष्टि कर सके? यह Starknet के सुरक्षा डिज़ाइन विचार में से एक को समझने का एक उपयोगी तरीका है। एक सिग्नेचर एक लेनदेन को अधिकृत करता है। एक STARK प्रूफ सत्यापित करता है कि एक गणना सही ढंग से की गई है। ये अलग-अलग कार्य हैं, और किसी को भी दूसरे के साथ भ्रमित नहीं किया जाना चाहिए। प्रोग्रामेबल खातों के साथ, डेवलपर्स परिभाषित कर सकते हैं कि एक खाता कैसे अधिकृति की पुष्टि करता है। इससे वैकल्पिक सिग्नेचर विधियों के लिए स्थान बनता है, बिना इसके कि हर बदलाव को नेटवर्क-व्यापी अपग्रेड के रूप में लागू किया जाए। महत्वपूर्ण बात यह है कि प्रोग्रामेबिलिटी अकेले हर नई क्रिप्टोग्राफिक विधि को सुरक्षित या स्वचालित रूप से उपलब्ध नहीं बनाती। कार्यान्वयन और नेटवर्क नियमों का महत्व अभी भी है। लेकिन डिज़ाइन सिद्धांत शक्तिशाली है: सुरक्षा को पूरे सिस्टम को पुनः प्रारंभ किए बिना विकसित होने का मार्ग होना चाहिए। यही कारण है कि मैं @Starknet पर खाता अमूर्तीकरण (account abstraction) पर ध्यान देता हूँ। यह सिर्फ वॉलेट्स को अधिक सुविधाजनक बनाने के बारे में नहीं है। यह मौजूदा सुरक्षा संक्रमणों को अधिक लचीला बनाने में भी मदद कर सकता है।

मुझे सदैव जनता के ब्लॉकचेन के बारे में असहज लगा कि भाग लेने के लिए लोगों से कितनी वित्तीय जानकारी प्रकट करने की अपेक्षा की जाती है। कल्पना कीजिए कि आप एक व्यवसाय चला रहे हैं और कर्मचारियों को ऑनचेन पर भुगतान कर रहे हैं। भुगतान सत्यापित हो सकता है, लेकिन हर बाहरी व्यक्ति को व्यक्तिगत वेतन की जांच करने की क्यों आवश्यकता है? या कल्पना कीजिए कि आप स्टेबलकॉइन रख रहे हैं, लेकिन अपनी वित्तीय पोज़ीशन को गोपनीय रखना चाहते हैं। पारदर्शिता का अर्थ स्वतः सब कुछ प्रकट करना नहीं होना चाहिए। इसीलिए मुझे @primus_labs की दिशा को देखने के लायक मानता हूँ। AllScale के साथ उनका साझेदारी, गुप्त ऑनचेन वेतन भुगतान पर, एक विशेष रूप से समझने में आसान उदाहरण है। विचार सरल है: वेतन की रकमें एन्क्रिप्टेड रह सकती हैं, जबकि समायोजन सत्यापित हो सकता है। Primus BNB Chain पर अपने Confidential Vault में एन्क्रिप्टेड ट्रांसफ़र और आय के अवसरों को भी ला रहा है। मुझे इस दिशा के बारे में पसंद है कि यह पहले से मौजूद ब्लॉकचेन अनुभवों की एक वास्तविक सीमा से शुरू होती है, न कि प्राइवेसी को एक सामान्य बिक्री का मुद्दा मानकर। बेशक, प्रौद्योगिकी को सुरक्षा, सुविधा, और पैमाने पर स्वीकृति के माध्यम से सिद्ध करना होगा। केवल गोपनीयता ही किसी वित्तीय उत्पाद को सुरक्षित होने की गारंटी नहीं देती। लेकिन, अगर ब्लॉकचेन केवल सार्वजनिक रूप से दिखाई देने वाली ट्रेडिंग गतिविधि से परे समर्थन प्रदान करना चाहता है, तो संवेदनशील वित्तीय जानकारी की सुरक्षा महत्वपूर्ण होती जा रही है। यही प्रैक्टिकल समस्या है, जिसे मैं Primus को हल करते हुए देखना चाहता हूँ।

एक ऐसे AI एजेंट की कल्पना करें जिसे एक ऐसी वास्तविक स्थिति की जांच करनी है जिसे वह कभी नहीं देखा है। इसे एक और चैटबॉट की आवश्यकता नहीं है। इसे भूमि पर किसी की आवश्यकता है। यहीं पर @vangrid_io दिलचस्प हो जाता है। इसकी नई दिशा एजेंट्स को USDC बोन्टी के माध्यम से भौतिक दुनिया के कैप्चर करने की अनुमति देती है। एक मनुष्य अनुरोधित स्थान पर जाता है, इसे रिकॉर्ड करता है, और Vangrid फुटेज को एक 3D पुनर्निर्माण में बदल देता है जिसे अनुरोधकर्ता प्राप्त कर सकता है। सोचिए कि यह क्या बदलता है। AI एजेंट पहले से ही वेबसाइटों की खोज कर सकते हैं, API को कॉल कर सकते हैं और डिजिटल संपत्तियों को स्थानांतरित कर सकते हैं। Vangrid यह जांच रहा है कि वे कैसे इंटरनेट के बाहर मौजूद जानकारी को खरीद सकते हैं। इससे स्वायत्त सॉफ़्टवेयर और मानवीय क्षमताओं के बीच एक नया संबंध बनता है। एजेंट अनुरोध को संभालता है। मनुष्य भौतिक कार्य को संभालता है। नेटवर्क दोनों को जोड़ता है। शायद AI एजेंट द्वारा खरीदी जा सकने वाली सबसे उपयोगी सेवा अधिक कंप्यूटेशन नहीं, बल्कि वास्तविक दुनिया में एक जोड़ी आंखें हैं।