میں سمجھتا ہوں کہ کرپٹو میں سب سے بڑے غلط فہمیوں میں سے ایک یہ ہے کہ آمدنی حاصل کرنا کسی نہ کسی طرح بازار کے بڑھنے پر منحصر ہوتا ہے۔ GRVT High Yield Earn کو جاننے کے بعد، میں نے آمدنی کو ایک الگ نظر سے دیکھنا شروع کر دیا۔ اگر منافع کا ذریعہ صرف اگلے بازار کے موڑ پر بھروسہ کرنے کے بجائے، کاروباروں کی فاتحہ فنانس، ٹوکنائزڈ رسیوبلز، کرپٹو کریڈٹ، اور مارکیٹ نیوٹرل لکویڈٹی اسٹریٹجیز ہو تو؟ یہی @grvt_io کا دلچسپ پہلو ہے۔ اس کا والٹ چار مختلف اسٹریٹجیز کو ملا کر بنایا گیا ہے، جن میں سے کوئی بھی ایک تخصیص کا ایک تہائی سے زیادہ نہیں لیتا۔ یہ نقصانات کے خلاف جادوئی ڈھال نہیں ہے، لیکن ایک ایک منفرد انجن پر انحصار کرنے سے بچنے کا زیادہ سوچ سمجھ کا طریقہ ہے۔ مقصد 11% تک کا سالانہ آمدنی شرح (APY) ہے، اور صارفین اپنے پرائیوٹ کلوز کنٹرول برقرار رکھتے ہیں، خود کو ڈ سروس کے ذریعے۔ جو میں سب سے زیادہ سراہتا ہوں وہ بنیادی خیال ہے: آپکا سرمایہ ہمیشہ بُلش بازار کے لئے ضروری نہیں ہوتا تاکہ اس کا ایک پیداواری کردار ہو۔ میں دیکھنا چاہتا ہوں کہ یہ ماڈل آگے کس طرح ترقی کرتا ہے۔

اگر دس والٹ بنانا کسی کو انعامات حاصل کرنے کے دس گنا مواقع فراہم کرتا ہے، تو یہ سسٹم انہیں ایسا کرنے کے لیے عملی طور پر دعوت دے رہا ہے۔ یہ صرف ایک سائبل مسئلہ نہیں ہے۔ یہ ایک انگیجمنٹ ڈیزائن کا مسئلہ ہے۔ @zerufinance کا رویے کی بیداری کا طریقہ دلچسپ ہے کیونکہ یہ توجہ کو صرف ہر ایڈریس کو برابر قیمتی صارف سمجھنے کے بجائے شرکت کی معیار اور نمونوں کی طرف موڑ دیتا ہے۔ بے شک، صرف رویے کا اسکورنگ ثابت نہیں کر سکتا کہ دس والٹ دس مختلف افراد کے ہیں۔ لیکن پروٹوکولز کو اصل شرکت کو انعام دینے کے لیے والٹ کی تعداد سے بہتر سگنلز کی ضرورت ہے۔ تقسیم کے قوانین انعام کے خزانے کے سائز کے برابر اہم ہیں۔ @zerufinance ایک ایسے مسئلے پر کام کر رہا ہے جسے زیادہ توجہ کی ضرورت ہے۔

کلپ کریں کہ آپ کسی جگہ کے پاس سے گزر رہے ہوں، اپنے فون سے اسے کیپچر کر رہے ہوں، اور ایک ایسی چیز فراہم کر رہے ہوں جس کی ایک AI سسٹم کو حقیقی ضرورت ہو۔ کوئی اور سوشل فوٹو نہیں۔ کوئی توجہ کے لیے مقابلہ کرنے والا مواد نہیں۔ ایک مفید فضائی معلومات۔ یہی @vangrid_io کے پیچھے دلچسپ خیال ہے۔ کسی کو کسی خاص حقیقی دنیا کی جگہ کی ضرورت ہوتی ہے، وہ USDC بونٹی جاری کرتا ہے، اور ایک فراہم کنندہ اسے کیپچر کر سکتا ہے۔ نتیجہ ایک 3D ریکنستراکشن میں تبدیل ہو جاتا ہے جو عملی مقصد کے لیے استعمال ہو سکتا ہے۔ مجھے یہ ماڈل پسند ہے کیونکہ یہ عام لوگوں کو فزیکل AI کے لیے انفراسٹرکچر بنانے میں کردار دیتا ہے۔ AI کا مستقبل صرف ڈیٹا سنٹرز کے اندر تعمیر نہیں ہوگا۔ اس کے سب سے قیمتی ان پٹس میں سے کچھ لوگوں کے باہر نکل کر اپنے اردگرد کی دنیا کو کیپچر کرنے سے آ سکتے ہیں۔

جب سب گھبرا رہے تھے اور اپنی رقم نکلوانے کی کوشش کر رہے تھے، تو بٹ کوائن: نیٹیو کی قیمت بڑھ گئی، تو اسے کون خرید رہا تھا؟

ایک والٹ ہر لین دین کو یاد رکھتا ہے۔ لیکن ایکو سسٹم ہمیشہ اس تاریخ کے ساتھ کیا کرنا ہے، اس کے بارے میں نہیں جانتا۔ @zerufinance ZeruAI کے ذریعے ایک ایسی دنیا کی طرف کام کر رہا ہے جہاں آن چین کا رویہ ایک زیادہ مفید سگنل بن جائے۔ کیونکہ آپ کا والٹ بیلنس لوگوں کو بتاتا ہے کہ آپ کے پاس کیا ہے۔ آپ کی لین دین کی تاریخ انہیں بتاتی ہے کہ آپ نے کیا کیا۔ رویے کی ذہانت اس تاریخ کو کچھ مفید معنی دینے کی کوشش کرتی ہے۔ جب DeFi زیادہ پیچیدہ رپوٹیشن اور تخصیص نظام کی طرف بڑھ رہا ہو، تو یہ ایک اہم فرق بن سکتا ہے۔ اب سوال صرف یہ نہیں رہ گيا کہ ایک والٹ کتنی سرگرمی پیدا کرتا ہے۔ بلکہ یہ ہے کہ اس سرگرمی سے اصل میں کیا ثابت ہو سکتا ہے۔

@agenticscredit کے بارے میں سب سے اہم بات شاید ACS نمبر خود نہ ہو۔ شاید وہی ہو جو نمبر میں تبدیلی کے بعد ہوتا ہے۔ ایک اسکور تب معنی رکھتا ہے جب یہ حقیقی فیصلوں کو متاثر کرتا ہے: کیا ایجنٹ کوالیفائی کرتا ہے، یہ کتنے خطرے کو برداشت کر سکتا ہے، اور کب کریڈٹ تک رسائی روک دی جانی چاہئے۔ ورنہ، یہ صرف ایک اور ڈیش بورڈ میٹرک ہے۔ Agentics پرفارمنس-بنیادی اسکورنگ کو ٹریڈنگ کپٹل تک رسائی کے ایک کنٹرولled راستے سے جوڑتا ہے، جبکہ وہ ایجنٹ جو کوالیفائی نہیں ہوتے، اس کے رسک انجن کے تحت اپنا ریکارڈ بناسکتے ہیں۔ پیمائش اور نتائج کے درمیان یہ ربط ہی اس ماڈل کو دیکھنے کے قابل بناتا ہے۔ کیونکہ مالی اعتماد ایجنٹ کو ایک نمبر دے کر نہیں بنایا جاتا۔ جب سسٹم اس نمبر کی نمائندگی کرنے والے ثبوت پر عمل کرتا ہے، تو یہ بن جاتا ہے۔

ایک AI ایجینٹ کو سرمایہ فراہم کرنے سے پہلے، میں تین سوالات پوچھوں گا: 1. کیا وہ ثابت کر سکتا ہے کہ اس نے کیا کیا؟ صرف اسکرین شاٹس یا خود رپورٹ کردہ منافع نہیں، بلکہ ایک قابل تصدیق ٹریڈنگ ریکارڈ۔ 2. کیا وہ غلط ہونے پر بھی برقرار رہ سکتا ہے؟ منافع اہم ہے، لیکن ڈراڈاؤن، اسٹاپ لاس، اور خطرے کی حدود بھی اہم ہیں۔ 3. جب اس کی کارکردگی خراب ہو جائے تو کیا ہوتا ہے؟ ایک کریڈٹ فیصلہ اس وقت تک مکمل طور پر بند نہیں رہنا چاہئے جب تک کہ ثبوت تبدیل نہ ہو جائیں۔ یہی وہ مسائل ہیں جن کو @agenticscredit اپنے ACS اور محدود خطرہ فریم ورک کے ذریعے حل کرنے کی کوشش کر رہا ہے۔ کوئی بھی سکورنگ ماڈل ٹریڈنگ سے عدم یقین کو ختم نہیں کر سکتا۔ لیکن قابل پیمائش کارکردگی اور قابل نفاذ حدود کو ملا کر، سرمایہ داروں کو ایجینٹ کے دعوؤں پر بھروسہ کرنے کے بجائے کچھ زیادہ ملموس ملتا ہے۔ AI ٹریڈنگ کا اگلا مرحلہ صرف زیادہ خودمختاری نہیں ہے۔ اس خودمختاری کو ذمہ دار بنانا ہے۔

اپنے گھر کے لیے ایک اسمارٹ لوک خریدنے کی تصور کریں۔ لوک دروازہ کھولنے سے پہلے آپ کی چابی کی تصدیق کرتا ہے۔ سالوں بعد، ایک بہتر تصدیق کا طریقہ دستیاب ہو جاتا ہے۔ کیا آپ پورے محلے کے ہر لوک کو بدلنا پسند کریں گے، یا صرف اپنے لوک کو اپڈیٹ کرنا پسند کریں گے تاکہ وہ یہ تصدیق کر سکے کہ آپ کون ہیں؟ یہ ایک مفید طریقہ ہے جس سے آپ اسٹارک نیٹ کے ایک سیکورٹی ڈیزائن کے خیال کو سمجھ سکتے ہیں۔ ایک سگنیچر ایک ٹرانزیکشن کو اجازت دیتا ہے۔ ایک STARK ثبوت یہ تصدیق کرتا ہے کہ ایک حساب کتاب درست طریقے سے انجام دیا گیا تھا۔ یہ دونوں الگ الگ کام ہیں، اور ان میں سے کوئی بھی دوسرے کے ساتھ متاثر نہیں ہونا چاہیے۔ پروگرام ایبل اکاؤنٹس کے ساتھ، ڈویلپرز یہ تعریف کر سکتے ہیں کہ اکاؤنٹ اجازت کی تصدیق کس طرح کرتا ہے۔ اس سے مختلف سگنیچر طریقوں کے لیے جگہ بن جاتی ہے، بغیر اس کے کہ ہر تبدیلی نیٹ ورک وائڈ اپڈیٹ بن جائے۔ اہم بات یہ ہے کہ صرف پروگرام ایبلٹی سے ہر نئی کرپٹوگرافک طریقہ محفوظ یا خودکار طور پر دستیاب نہیں ہوتا۔ عمل اور نیٹ ورک کے قوانین ابھی بھی اہم ہیں۔ لیکن ڈیزائن کا اصول طاقتور ہے: سیکورٹی کو ترقی کا راستہ ہونا چاہئے، بغیر اس کے کہ پورا سسٹم دوبارہ شروع ہو۔ اس لئے میرا @Starknet پر اکاؤنٹ ابسترکشن پر توجہ مرکوز ہے۔ یہ صرف والٹس کو زیادہ آسان بنانے کے بارے میں نہیں ہے۔ یہ مستقبل کے سیکورٹی منتقلیوں کو زیادہ لچکدار بنانے میں بھی مدد کر سکتا ہے۔

مجھے ہمیشہ عوامی بلاک چین کے بارے میں ایک بات ناراض کرتی رہی ہے کہ صرف شرکت کے لیے لوگوں سے کتنی زیادہ مالی معلومات کا افشا ہونا چاہیے۔ فرض کریں آپ ایک کاروبار چلا رہے ہیں اور اپنے ملازمین کو آن چین پر تنخواہ دے رہے ہیں۔ ادائیگی قابل تصدیق ہو سکتی ہے، لیکن کیوں ہر باہری شخص انفرادی تنخواہوں کا جائزہ لے سکتا ہے؟ یا فرض کریں آپ اسٹیبل کوائن رکھ رہے ہیں لیکن اپنی مالی پوزیشن خفیہ رکھنا چاہتے ہیں۔ شفافیت کا مطلب یہ نہیں کہ سب کچھ افشا ہو جائے۔ اسی لیے میں @primus_labs کے رخ کو دیکھنا پسند کرتا ہوں۔ ان کا AllScale کے ساتھ مخفی آن چین تنخواہوں پر تعاون خاص طور پر قابل فہم مثال ہے۔ خیال سادہ ہے: تنخواہ کی مقدار مخفی رہ سکتی ہے جبکہ settle ہونا قابل تصدیق رہتا ہے۔ Primus BNB Chain پر اپنے Confidential Vault میں مخفی ٹرانسفرز اور آمدنی کے مواقع بھی لاتا ہے۔ مجھے اس رخ کو پسند ہے کہ یہ موجودہ بلاک چین تجربات کی اصل حد سے شروع ہوتا ہے، نہ کہ خفیہ رکھنے کو انتزاعی فروخت کا نقطہ بناتا ہے۔ بے شک، ٹیکنالوجی کو ابھی سلامتی، استعمال کرنے میں آسانی اور بڑے پیمانے پر قبولیت کے ذریعے اپنی صلاحیت ثابت کرنی ہوگی۔ صرف خفیہ رکھنا یقینی نہیں بناتا کہ مالی مصنوعات محفوظ ہوگی۔ لیکن اگر بلاک چین صرف عوامی طور پر نظر آنے والی ٹریدنگ سرگرمیوں سے زائد کچھ سپورٹ کرنا چاhta ہے، تو حساس مالی معلومات کا تحفظ آہستہ آہستہ زیادہ اهمیت رکھنا شروع ہو جائے گا۔ اس لیے میرا عملی مسئلہ یہ ہے کہ میں دे�کھنا چاhta ہوں کہ Primus اس حل کو کس طرح پیدا کرتا ہے۔

ایک ایسے AI ایجینٹ کا تخیل کریں جسے ایک ایسا حقیقی مقام جانچنا ہو جسے وہ کبھی نہیں دیکھا۔ اسے ایک اور چیٹ بات کی ضرورت نہیں۔ اسے زمین پر کوئی شخص چاہیے۔ یہی جگہ @vangrid_io دلچسپ ہوتی ہے۔ اس کا نیا رخ ایجینٹس کو USDC بونٹیز کے ذریعے فزیکل دنیا کے کیپچر کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ ایک انسان درخواست دہندہ کے مطلوبہ مقام پر جاتا ہے، اسے ریکارڈ کرتا ہے، اور Vangrid ویڈیو کو ایک 3D ریکنسٹرکشن میں تبدیل کر دیتا ہے جو درخواست دہندہ حاصل کر سکتا ہے۔ سوچیں کہ یہ کیا بدل دیتا ہے۔ AI ایجینٹس پہلے ہی ویب سائٹس تلاش کر سکتے ہیں، API کالز کر سکتے ہیں، اور ڈیجیٹل اثاثوں کو منتقل کر سکتے ہیں۔ Vangrid یہ جانچ رہا ہے کہ وہ کس طرح انٹرنیٹ سے باہر موجود معلومات خرید سکتے ہیں۔ اس سے خودمختار سافٹ ویئر اور انسانی صلاحیتوں کے درمیان ایک نئی کنکشن بنتا ہے۔ ایجینٹ درخواست کا انتظام کرتا ہے۔ انسان فزیکل کام سنبھالتا ہے۔ نیٹ ورک دونوں کو جوڑتا ہے۔ شاید AI ایجینٹ خریدنے کا سب سے زیادہ مفید سروس اس سے زیادہ کمپوٹیشن نہیں، بلکہ حقیقی دنیا میں ایک جوڑا آنکھیں ہے۔