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4月13日，第一层现实世界资产区块链Mantra的原生代币Mantra（OM）的下跌震动了加密市场。几个小时内，该资产的市值从超过60亿美元暴跌至5亿美元左右。
在一个已经因数十亿美元崩溃而伤痕累累的市场上，Mantra本地资产的崩溃再次证明，黑客并不是该行业唯一的敌人--加密货币因疏忽而陷入瘫痪。Mantra背后的团队将90%的代币崩溃归咎于“强制清算”，这只是故事的一半。
随着越来越多的数据浮出水面，越来越清楚的是，崩盘不仅仅是时机不对或市场波动大。这是一场可以预防的灾难，有许多催化剂，比如过度杠杆化的头寸，流动性不足，以及自动风险管理系统中的各种漏洞。
具有讽刺意味的是，人工智能，在过去三年中一直受到加密福音传道者称赞的技术，如果实施得当，本可以预测，标记甚至阻止这场崩溃。
AI驱动的流动性压力测试
传统金融压力测试的问题在于，它是为稳定、受监管的市场以及股票和债券等传统资产而设计的，在这些市场中，极端波动是罕见的。另一方面，加密货币在一个不同的现实中运作，在这个现实中，疯狂的价格波动和突然的流动性崩溃是非常常见的，也是市场游戏的一部分。依赖历史模式的传统风险框架无法捕捉这些冲击。
人工智能驱动的压力测试提供了一种动态的替代方案。机器学习模型不依赖静态历史数据，而是适应实时条件，分析市场情绪、链上指标和流动性模式。
一种名为基于Kurtoss的压力测试的新方法专注于降低极端异常值损失的风险，而正是加密货币市场失败的“胖尾”事件。这项技术可以帮助公司应对“不可预测、影响大”的事件，例如最近的Mantra和2022年Terra（LUNA）崩溃。在2022年Terra崩溃期间，传统的风险模型失败了，因为他们没有预料到稳定币脱钩会以多快的速度演变为600亿美元的损失。
研究表明，旨在减少极端风险波动的投资组合通过峰度模型实现了491%的回报，击败了更简单的“买入并持有”方法的426%，甚至超过了基于传统夏普比率策略的投资组合，回报率为384%。
峰度值高表示极端波动的可能性较高。在加密货币中，这些事件并不是异常--它们是景观的一部分。
Mantra面临的周末流动性薄弱和代币集中度风险本可以通过人工智能驱动的压力测试方法提前标记出来，为利益相关者提供一个在灾难发生之前采取行动的窗口。
使用人工智能跟踪和标记动作
区块链的透明度是其最大的优势，但手动监控数百万笔交易是不可能的。这就是人工智能的优势所在。自主AI代理可以持续扫描链上活动，并标记可能表明即将发生的市场操纵的异常模式，所有这些都不需要人工参与。
在Mantra的案例中，崩溃后分析的区块链数据显示了一些明显的迹象。据报道，就在崩溃前几天，一个与Laser Digital相关的钱包将650万OM代币转移到另一个钱包，然后将它们发送到OKX，在那里它们被清算。人工智能监控系统可以实时检测到这些动向，并立即向交易所、监管机构和更广泛的社区发出警报。
人工智能代理可以区分常规市场行为与潜在的操纵，因为它们不仅跟踪交易，还在钱包网络中构建行为档案。
预测订单簿漏洞
也许人工智能阻止Mantra崩溃的最直接方法是通过复杂的订单簿分析。订单簿揭示了市场的真正健康状况，但其复杂性要求的不仅仅是表面分析。
深度学习模型，特别是卷积神经网络和长短期记忆网络，已被证明可以在根据订单簿数据预测价格走势方面提供有希望的结果。一项研究发现，时态CNN可以预测比特币（BTC）价格变化，准确率高达76%。
人工智能驱动的市场深度分析将凸显大额销售订单大幅下滑的风险--价格连锁崩溃的条件已经成熟。因此，这些模型可能会通过在周末交易时间识别危险的薄订单簿来暴露Mantra的脆弱性。
在人工智能和深度学习模型的帮助下，加密货币公司可以实施动态保障措施，例如价格大幅下跌和流动性结构性弱点触发的熔断机制，以标记或防止类似Mantra的情况。
利用人工智能构建弹性加密货币生态系统
虽然区块链技术承诺去中心化和透明度，但如果没有先进的人工智能驱动的风险管理系统（可以处理数百万笔交易并标记可疑模式），它仍然很脆弱。Mantra和Terra等知名资产的倒闭证明了对这些系统的需求。
具有加密货币风险的金融机构必须优先考虑集成链上和链下数据的动态压力测试框架。由人工智能代理支持的实时交易监控需要成为交易所和流动性提供商的标准实践。持续的订单簿分析对于预测打滑风险和防止操纵驱动的崩溃也至关重要。
在这一点上，加密货币公司很难赶上全球法规，每个地区都有自己的限制。有时候，监管框架需要数年时间才能得到适当的谈判和评估。例如，《加密资产市场监管条例》（MiCA）于2020年9月提出，并于2023年5月31日正式通过，但仍不完整--2024年6月公布了一些关于稳定币的规则，2024年12月公布了关于加密资产服务提供商的规定。
尽管这些法规非常敏感，但它们仍然未能涵盖定义当今区块链生态系统的复杂性、速度和数据量。因此，监管机构只剩下为昨天的问题设计的规则。
人工智能驱动的工具不会施加抑制创新的全面和一刀切的限制，而是可以帮助监管机构进行更有效的监督。政府机构可以专注于检测操纵模式和系统性风险，而不损害权力下放原则，以最终做出及时、准确的决策。
从预测到预防
曼特拉坠机并非不可避免。大多数可以预测它的工具和技术都已经存在，但缺少的是行业实施它们的意愿。
公司需要开始将先进、更复杂的风险管理集成到更广泛的企业框架中，而不是将其视为一个单独的领域。投资涵盖量化建模、区块链基础设施和合规性的跨职能专业知识不再只是一种奢侈;这是保护市场完整性的必要条件。
加密货币公司应该以MiCA和巴塞尔加密货币框架等新兴全球标准为基准，并利用链上分析和实时交易所数据进行全面监控。
采用这些方法论的项目、交易所和机构将获得竞争优势和社区信任。最重要的是，他们可以建立一个加密货币生态系统，让创新蓬勃发展，而不会受到市场操纵和灾难性崩溃的持续威胁。
问题不再是人工智能是否应该融入加密货币风险管理，而是在下一次危机爆发并让更多投资者受到伤害之前，该行业多快才能准备好接受它。这不仅是为了保护个人，也是为了保护整个生态系统的声誉。
每一次重大崩溃、黑客攻击和地毯拉扯都会损害公众对加密货币市场的信任。这使得监管机构能够推动更严格的监管。
人工智能可以补充去中心化的生态系统，帮助识别不良行为者、检测系统漏洞，并将可信的构建者与利用系统的人区分开来。
艾哈迈德·沙迪德是O.XYZ的创始人，该生态系统的使命是建立世界上第一个主权超级智能，也是IO.net（一家总部位于索拉纳的去中心化基础设施提供商（DePin））的创始人。艾哈迈德是一位开拓性的企业家和web 3和人工智能交叉点的连续创始人，他以将雄心勃勃的想法转化为改变世界的生态系统而闻名。作为IO.net背后的策划者，艾哈迈德带领该公司在不到一年的时间里达到了惊人的45亿美元估值。他个人向O.XYZ投资了1.3亿美元，这表明他致力于重新定义人工智能，以造福社会，而不是企业利益。
