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Der Fall des Mantras (Om), das einheimische Token der Layer-1 Real World Asset Blockchain Mantra, Schüttelte den Kryptomarkt Am 13. April. Innerhalb weniger Stunden stürzte der Vermögenswert von über 6 Milliarden US -Dollar auf rund 500 Millionen US -Dollar.
In einem Markt, der bereits durch Milliarden-Dollar-Zusammenbrüche gezeichnet wurde, hat der Zusammenbruch des einheimischen Vermögenswerts von Mantra erneut bewiesen, dass Hacks nicht der einzige Feind der Branche sind-Crypto wurde von Fahrlässigkeit verkrüppelt. Der Team hinter Mantra beschuldigt „Erzwungene Liquidationen“ für den 90% igen Token -Absturz, der nur die Hälfte der Geschichte ist.
Da mehr Datenflächen auftreten, wird klar, dass der Zusammenbruch nicht nur ein unglücklicher Zeitpunkt oder eine hohe Marktvolatilität war. Es war eine vermeidbare Katastrophe, bei der viele Katalysatoren wie übertriebene Positionen, schwache Liquidität und verschiedene Lücken in den automatisierten Risikomanagementsystemen auftraten.
Ironischerweise hätte künstliche Intelligenz, die Technologie, die Krypto -Evangelisten in den letzten drei Jahren gelobt haben, diesen Absturz vorhersagen, markiert und sogar verhindert, wenn er ordnungsgemäß umgesetzt worden wäre.
AI-gesteuerte Liquiditätsstress-Tests
Das Problem bei traditionellen finanziellen Stresstests besteht darin, dass es für stabile, regulierte Märkte und konventionelle Vermögenswerte wie Aktien und Anleihen ausgelegt ist, in denen die extreme Volatilität selten ist. Kryptowährungen hingegen arbeiten in einer anderen Realität, in der wilde Preisschwankungen und plötzliche Liquiditätsunfälle ziemlich häufig und Teil des Marktspiels sind. Legacy -Risiko -Frameworks, die auf historischen Muster angewiesen sind, erfassen diese Schocks nicht.
AI-gesteuerte Stresstests bieten eine dynamische Alternative. Anstatt sich auf statische historische Daten zu verlassen, passen sich maschinelle Lernmodelle an Echtzeitbedingungen an und analysieren die Marktstimmung, die Kettenmetriken und die Liquiditätsmuster.
Eine neue Methode namens Kurtosis-basierter Stresstest Fokus Bei der Verringerung des Risikos extremer Ausreißerverluste genau die Ereignisse „Fat Tail“, die den Krypto -Marktausfall charakterisieren. Diese Technik kann Unternehmen bei „weniger vorhersehbaren, hochwirksamen“ Ereignissen wie dem jüngsten Mantra und dem 2022 Terra (Terra 2022Luna) Abstürze. Während des Terra bricht 2022 zusammenTraditionelle Risikomodelle scheiterten, weil sie nicht erwarteten, wie schnell ein Stablecoin-De-Peg zu einem Wipeout von 60 Milliarden US-Dollar führen könnte.
Die Untersuchungen zeigen, dass Portfolios mit dem Kurtosis-Modell eine Rendite von 491% bei extremen Risiko-Schwankungen lieferten, den einfacheren „Buy-and-Hold“ -Ansatz bei 426% übertrafen und diejenigen, die sich um herkömmliche Sharpe-Ratio-Strategien bauen, mit einer Rendite von 384% sogar übertreffen.
Ein hoher Kurtosis -Wert weist auf eine höhere Wahrscheinlichkeit einer extremen Volatilität hin. In Krypto sind diese Ereignisse keine Anomalien – sie sind Teil der Landschaft.
Mantras Exposition gegenüber einer dünnen Wochenend-Liquidität und der Token-Konzentration hätte weit im Voraus mit AI-betriebenen Stresstestmethoden gekennzeichnet sein und die Interessengruppen ein Fenster zum Handeln bieten, bevor eine Katastrophe schlug.
Verfolgung und Markierungen mit KI
Die Transparenz von Blockchain ist die größte Stärke, aber es ist unmöglich, Millionen von Transaktionen manuell zu überwachen. Hier zeichnet sich die KI aus. Autonome AI -Agenten können kontinuierlich Scan On-Chain-Aktivitäten und Fahnen ungewöhnliche Muster, die auf eine bevorstehende Marktmanipulation hinweisen könnten, und alle ohne die Notwendigkeit menschlicher Beteiligung.
Im Fall von Mantra wurden nach dem Absturz analysierte Blockchain -Daten analysiert. Nur wenige Tage vor dem Zusammenbruch, eine Brieftasche, die mit Laser Digital verbunden ist übertragen 6,5 Millionen Om -Token zu einer anderen Brieftasche, die sie dann nach Okx schickte, wo sie liquidiert wurden. Ein KI -Überwachungssystem hätte diese Bewegungen in Echtzeit erkannt haben und sofortige Warnungen an den Austausch, die Aufsichtsbehörden und die breitere Gemeinschaft ausgestellt haben.
KI -Agenten können Routine -Marktverhalten von potenziellen Manipulationen unterscheiden, da sie nicht nur Transaktionen verfolgen, sondern auch Verhaltensprofile über Brieftaschennetzwerke aufbauen.
Vorhersage von Bestellbuch Schwachstellen
Die vielleicht direkteste Art und Weise, wie KI den Mantra -Absturz hätte verhindern können, ist die anspruchsvolle Auftragsbuchanalyse. Ordensbücher zeigen die wahre Gesundheit eines Marktes, aber ihre Komplexität erfordert mehr als nur eine Analyse auf Oberflächenebene.
Deep Learning-Modelle, insbesondere Faltungsnetze und langfristige Netzwerke für kurzfristige Speicher, haben sich erwiesen, um vielversprechende Ergebnisse bei der Vorhersage von Preisbewegungen auf der Grundlage von Auftragsbuchdaten zu liefern. Eine Studie gefunden dass temporale CNNs Bitcoin vorhersagen können (BTC) Preisverschiebungen mit bis zu 76% Genauigkeit.
Die KI-gesteuerte Analyse der Markttiefe hätte das Risiko eines erheblichen Schlupfes aus großen Verkaufsbestellungen hervorgehoben-die Bereitschaftsabfälle für einen Kaskadierungskollaps. Infolgedessen könnten diese Modelle die Fragilität von Mantra entlarvt haben, indem sie gefährlich dünne Auftragsbücher während der Wochenendhandelszeiten identifiziert haben.
Mit Hilfe von KI- und Deep -Learning -Modellen können Krypto -Unternehmen dynamische Schutzmaßnahmen wie Leistungsschalter implementieren, die durch scharfe Preisabfälle und strukturelle Schwächen in der Liquidität ausgelöst werden, um Situationen ähnlich wie das Mantra zu verzeichnen oder zu verhindern.
Aufbau eines belastbaren Krypto -Ökosystems mit KI
Während die Blockchain-Technologie Dezentralisierung und Transparenz verspricht, bleibt sie ohne fortschrittliche KI-angetriebene Risikomanagementsysteme anfällig, die Millionen von Transaktionen und verdächtigen Mustern verarbeiten können. Der Zusammenbruch hochkarätiger Vermögenswerte wie Mantra und Terra hat die Notwendigkeit dieser Systeme nachgewiesen.
Finanzinstitute mit Krypto -Exposition müssen priorisieren Dynamische Stresstests-Frameworks, die sowohl On-Ketten- als auch nicht-Ketten-Daten integrieren. Die Echtzeit-Transaktionsüberwachung, die von KI-Agenten betrieben wird, muss die Standardpraxis für Börsen und Liquiditätsanbieter sein. Die kontinuierliche Auftragsbuchanalyse ist auch von entscheidender Bedeutung, um Schlupfrisiken zu antizipieren und Manipulationsunfälle zu verhindern.
Zu diesem Zeitpunkt haben Kryptounternehmen schwer, die globalen Vorschriften zu treffen, wobei jede Region ihre eigenen Grenzen hat. Manchmal dauern regulatorische Rahmenbedingungen Jahre, um ordnungsgemäß ausgehandelt und bewertet zu werden. Der Märkte in der Regulierung von Krypto-Assets (MICA) war zum Beispiel zum Beispiel vorgeschlagen Im September 2020 und wurde am 31. Mai 2023 offiziell verabschiedet, war jedoch immer noch unvollständig-einige Regeln für Stablecoins wurden im Juni 2024 angekündigt, und die Bestimmungen für Krypto-Asset-Dienstleister wurden im Dezember 2024 bekannt gegeben.
Trotz der Empfindlichkeit dieser Vorschriften verkapulieren sie immer noch die Komplexität, Geschwindigkeit und das Datenvolumen, die heute Blockchain -Ökosysteme definieren. Infolgedessen haben die Regulierungsbehörden Regeln für die gestrigen Probleme.
Anstatt pauschale und einheitliche Einschränkungen, die die Innovation ersticken, einzudämmen, können KI-angetriebene Werkzeuge auch dazu beitragen, die Regulierungsbehörden mit einer effektiveren Kontrolle zu erhalten. Regierungsbehörden können sich darauf konzentrieren, Manipulationsmuster und systemische Risiken zu erkennen, ohne die Dezentralisierungsprinzipien zu beeinträchtigen, um letztendlich zeitnahe und genaue Entscheidungen zu treffen.
Von der Vorhersage zur Prävention
Der Mantra -Absturz war nicht unvermeidlich. Die meisten Tools und Techniken, die es bereits hätte vorhersagen können, aber was fehlt, ist der Wille der Branche, sie zu implementieren.
Unternehmen müssen damit beginnen, fortschrittliches und komplexeres Risikomanagement in breitere Unternehmens -Frameworks zu integrieren, anstatt es als separate Domäne zu behandeln. Investitionen in funktionsübergreifendes Fachwissen, die quantitative Modellierung, die Blockchain-Infrastruktur und die Compliance erstrecken, ist nicht mehr nur ein Luxus. Es ist eine Notwendigkeit, die Marktintegrität zu schützen.
Krypto-Unternehmen sollten sich an aufstrebende globale Standards wie Mica- und Basel Crypto Frameworks bewerben und sowohl Analysen und Echtzeit-Austauschdaten für die umfassende Überwachung nutzen.
Die Projekte, Austausch und Institutionen, die diese Methoden annehmen, erhalten sowohl Wettbewerbsvorteile als auch Vertrauen der Community. Am wichtigsten ist, dass sie ein Krypto -Ökosystem aufbauen können, in dem Innovation ohne die ständige Bedrohung durch Marktmanipulation und katastrophale Unfälle gedeiht.
Die Frage ist nicht mehr, ob KI in das Krypto -Risikomanagement integriert werden sollte, aber wie schnell die Branche bereit ist, sie vor der nächsten Krise zu umarmen, und mehr Investoren werden verletzt. Es geht nicht nur darum, Einzelpersonen zu schützen, sondern auch den Ruf des gesamten Ökosystems.
Jeder größere Zusammenbruch, jeder Hack und jeder Ruggut schadet das Vertrauen der Öffentlichkeit in den Kryptomarkt. Dies ermöglicht es den Aufsichtsbehörden, auf stärkere Vorschriften zu drängen.
KI kann das dezentrale Ökosystem ergänzen und schlechte Akteure identifizieren, systemische Schwachstellen erkennen und glaubwürdige Bauherren von diesen ausnutzen, die das System ausnutzen.
