Pond：用 AI 助力链上掘金

从链上交易中获利，归根结底总是绕不过三步：发现新资产，筛选出上涨概率高的代币，交易获利。Pond 就是一个能够帮助用户发现新资产并从中筛选出 Alpha 的 Web3 + AI 产品。

 

 

将 AI 和 Web3 结合，或者说用 LLM 来提供更好的 Web3 产品，是目前 AI + Web3 叙事的主流核心。然而事实上是，虽然 LLM 如 GPT 在交互和内容生成上提供了很好的效果，但离全能的 AGI 仍然相去甚远。

 

Pond的核心在于利用行业原生的链上数据，并且通过图神经网络等技术，通过对链上行为进行学习和预测。通过对行为的预测衍生出了很多新的业务逻辑，比如token价格预测、AI增强的MEV和DeFi策略。

 

 

以价格预测来说，Pond 会对链上的代币进行实时的分析和数据统计，这里面会包括代币的市值、交易量、持有人数变化等基本信息，以及链上的情绪分析，以此来折射代币的情绪价值，最重要的是，Pond 会提供一个名为 Alpha Rate 的指标，这个指标的计算方式官方暂时没有公布，但是这个数据代表了某个 Token 和最近一段时间价格大幅上涨的代币之间走势的相似程度。

 

在 2 月，Pond 就曾检测到一个名为 $SYNC 的代币 Alpha Rate 飙升，随后这个代币的价格在一个月内涨了 20 倍。因此，当某个链上项目的 Alpha Rate 突然发生变化，可能代表着链上有人在对代币进行筹码的收集和拉升的准备。

 

 

目前看来，Pond 是一个非典型的 AI + Web3 项目，不像大多数其他项目是基于 LLM，Pond 是基于一个大型的 GNN 图神经网络来对链上数据进行实时的统计和预测，相比 LLM 更擅长信息的处理和生成，基于 GNN 的 Pond 则更擅长挖掘数据之间的关系，并从中提取有价值的信息。

 

为什么选择 GNN？与 GPT 等大语言模型不同，GNN 天然适合处理区块链上错综复杂的图结构数据，而链上数据恰恰是由账户、合约之间错综复杂的交互形成的一张张网络，钱包、合约是网络中的节点。要训练一个基于链上数据的GNN 模型并不简单，因为链上数据是跟随时间变化动态变化的，同时，把链上的交易想象成一张由点和线连接而成的图的话，不同的点之间存在各种多样化的关系。Pond 通过创新技术，捕捉交易的时序特征和账户之间的隐含联系，大幅提升了模型的能力。

 

 

Pond 的背后是一支由顶尖数据科学家和机器学习专家组成的团队。团队成员曾在 IEEE、Nature、ICML 等国际顶级期刊和会议上发表 40 多篇论文，团队在这个领域的经验平均超过了 10 年。

 

此外，Pond 的创始人 Dylan 曾经为其上一个项目从 Galaxy Digital 以及多条明星 L1 的创始人那里募集了 $8M 的资金，并成立了一个由以太坊基金会支持的 Crypto 社区，因此 Pond 团队在行业内又很强大的社区资源。

 

 

首先，Web 3的所有用户和应用之间的交互都发生在链上，链上的数据的应用价值巨大同时随着机器学习的应用，这些巨大的价值将会以之前未曾被挖掘的方式逐渐展示给市场并且解锁出新的业务逻辑。对链上数据的应用不仅局限在预测市场，作为一个早期项目，Pond已经创造出多种新的业务逻辑并且与多个行业知名项目在不同领域合作。例如，Pond本身除了能对链上潜在的 Alpha 进行挖掘和预测外，还实现各类围绕链上交互的创新应用，如基于 AI 的 DeFi 产品，对链上异常行为的监控和预防，发现链上的潜在营销机会等。

 

另一方面，Pond 具备在链上这个黑暗森林中带来光明的潜力，抹平市场中的信息差，将抽象的，藏在匿名地址背后的交易转化为可读的，可以理解的数据和现象。

 

最后，现在可能是链上的下一个巨大叙事，预测市场的黎明时刻，而 Pond 就是一种预测市场。为什么说预测市场可能是下一个宏大叙事？

 

当 Vitalik 在讨论 Crypto + AI 的可能性的时候，提到在很长的一段时间内，预测市场都是认知技术的圣杯，预测市场和 AI 如何关联，Pond 又为何重要？ 目前市场上最火热的预测市场是以 Polymarket 为主的，基于事件进行博弈的预测市场，在这类型的预测市场中，重要的是足够多的可以适应不同画像用户的下注标的供给、辅助激励用户下注的数据分析工具以及降低博弈参与者成本的充足流动性。要提高这些方面，除了传统的增长方式，还有一种方式就是通过 AI 来实现。 一个对数据具有强分析能力的 AI 可以协助平台创建更多合理的下注标的，并基于链上数据推荐给相关的用户，同时结合链上的 AI Agents，AI 本身也可以作为对手方参与的预测市场的活动中来，为市场提供更多流动性。而建立这一切的基础，就是对资产和市场趋势的预测，此前无论是在学术界还是实际应用中，用 AI 来预测资产价格的试验屡见不鲜，这些预测通过多种机器学习技术结合，基于第三方的信息来源进行训练和预测，如交易所的数据。但是很少有能专注于针对链上数据进行分析、训练和预测的模型出现，而 Pond 就是这样一种产品。

 

无论是为了捕捉市场中的下一个 Alpha，还是基于对于区块链的潜在下一重要叙事预测市场的研究目的，Pond 都值得体验和研究，目前 Pond 正在进行早期的生态激励计划和用户邀请计划，开发者可以填写表单申请加入 Pond 的生态系统，提前获得模型的使用权并获得独家奖励，同时用户也可以加入 Pond 的邀请计划，获得积分激励。