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Injective集成OpenLedger,以市场速度运行可验证人工智能

2026-01-06 20:00:48
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Injective集成OpenLedger以实现自主AI代理在高吞吐、超低延迟DeFi环境中的直接执行

本次集成将Injective的高速链上执行能力与OpenLedger以溯源为先的AI基础设施相结合,确保AI驱动的行为从决策到结算全程可追踪、可审计、可验证。

AI代理正日益广泛应用于交易、流动性管理和自动化风控系统。在金融体系中,仅有速度已不足够。用户与监管机构需要了解决策是如何形成的、使用了哪些数据以及涉及何种模型。

为何在DeFi中仅靠执行速度对AI已不再足够?

现代DeFi市场在亚秒级速度下运行。Injective专为此环境设计,提供并行化交易处理、快速最终性以及旨在减少矿工可提取价值的基础设施。然而,以此速度运行的AI代理也带来了新的风险。当自主系统执行交易、调整金库配置或进行清算时,参与者需要清晰了解以下基本问题:决策依据何种数据?由哪个模型生成输出?行动在何种条件下触发?若缺乏溯源机制,这些系统将变得不透明,从而限制机构参与并削弱对自主执行的信任。

OpenLedger与Injective如何协同工作?

Injective作为执行层,以低延迟和高吞吐量处理交易排序、结算及链上逻辑。OpenLedger则添加了一个独立但互联的层次,专注于AI的责任追溯。它记录AI行为的加密溯源信息,包括数据输入、模型版本与推理上下文之间的关联。当AI代理行动时,溯源信息随交易传递而非丢失在链外。这一设计使得链外AI推理能够进入链上结算流程,同时保持来源可追溯。

什么是以溯源为先的AI基础设施?

以溯源为先的基础设施意味着每个AI决策默认可追踪。OpenLedger不再将AI输出视为黑箱,而是记录这些输出的形成过程。其关键组成部分包括:推理所用数据源的归属、涉及模型及贡献者的识别、推理时机与条件的上下文记录。对于DeFi而言,这使得自主行为可被独立验证,开发者、审计方及交易对手能够审查行动发生的原因而不仅是其发生的事实。

端到端验证如何实现?

通过此集成部署的自主AI代理在两个协调层上运作:首先是链外推理,AI模型分析市场价格、流动性深度或波动率指标等数据,溯源信息在此过程的每一步被记录;其次是链上执行,当AI触发下单或调整风险暴露等行动时,溯源元数据仍与交易保持关联。这一机制在保持性能的同时实现了完整的可审计性,验证过程无需重新运行模型或依赖单一运营方。

Injective上自主AI的实际应用场景

该集成支持多个DeFi用户已熟悉的应用场景。例如自动化做市,AI代理可实时调整价差和库存,同时为每次变动提供可验证的推理依据;又如风险管理,自主系统可监控杠杆水平并执行清算,且保留完整的决策路径记录。机构交易台也可部署需经合规审查的AI策略,溯源机制使得向内部风控团队或监管机构解释自动化行动更为便捷。

这对DeFi中可问责的AI意味着什么?

通过将快速执行与可验证溯源相结合,OpenLedger与Injective解决了自主金融的一个核心弱点。AI系统得以以市场速度运行而不失问责性。对开发者而言,这降低了构建同时满足性能与透明度要求的AI驱动DeFi应用的门槛;对机构而言,则为自动化策略提供了更清晰的审计轨迹。该集成虽不会在一夜之间改变DeFi的运作方式,但显著改善了自主行动的解释、验证与信任机制。

为何Injective日益受到机构关注?

在此集成推进的同时,市场对Injective网络的机构兴趣持续增长。数周前,Revolut上线INJ并推出零费用质押服务,该平台服务超6000万用户,管理资产约300亿英镑,用户可在此买卖、持有并质押INJ同时获得全额质押收益。在美国,Canary Capital修改了其S-1文件以申请质押INJ ETF,若获批准该产品将提供现货Injective价格敞口及质押奖励,该信托计划在Cboe上市,由BitGo信托公司担任托管方,美国银行基金服务公司处理转让与现金托管。更早的2025年10月,21Shares也提交了聚焦Injective的ETF申请,进一步拓展了机构接入该网络的渠道。

OpenLedger与Injective的集成使自主AI能够在低延迟DeFi环境中执行,同时保持透明度与可审计性。Injective提供快速、并行化的链上执行,OpenLedger确保AI决策从数据输入到最终结算全程可追溯。二者共同构建了优先考虑速度、问责性与可验证执行的AI驱动金融系统基础设施。

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