UMA價格

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UMAUMA
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UMA(通用市場准入)是一個去中心化協議,允許使用者在區塊鏈上創建和結算金融合約。其核心技術支持合成資產和預測市場的創建,提供了一種無需信任的方式來驗證現實世界的事件。UMA的預言機系統確保了準確的數據饋送,無需依賴中心化來源,使其安全可靠。該代幣在生態系統中用於治理、質押和抵押。主要應用包括去中心化金融(DeFi)產品、保險和定制金融衍生品。UMA在智能合約和預言機方面的創新方法使其在區塊鏈領域脫穎而出,為使用者提供了金融協議的透明度和靈活性。
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最後審計日期:2021年3月1日 (UTC+8)

UMA 的價格表現

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UMA 社交媒體動態

NingNing
NingNing
Polymarket的終極解——做“AGI投降派”🤖 上篇文章我說Polymarket需要"七賢者議會",需要"認知權益拍賣",需要精英壟斷定價權。 但這套解決方案仍然不夠徹底,或者說,它們是2023年的答案。 七賢者議會聽起來很酷,但你仔細想想,本質上就是7個人的偏見做加權平均。這就像7個諾基亞高管開會,搞一下天朝的民主集中制,就能設計出iPhone嗎? 不可能的。 1⃣人類專家智能的物理瓶頸 一個頂級的預測分析師,處理"特朗普2024是否勝選"這種複雜市場,他要看什麼? 50個州的民調、搖擺州人口結構、歷史投票模式、社交媒體sentiment、宏觀經濟、突發新聞... 就算他一天工作16小時不睡覺,能深度分析幾個維度?5個?8個?撐死了10個。 而一個配置了多模態LLM的AI Agent,同時處理500個數據維度,實時更新,響應時間小於1秒。 這不是人和人的競爭,這是算盤和計算機的競爭。沒什麼好比的。 Numerai的數據很說明問題:20,000個AI模型協作,年化收益15-25%,碾壓85%的傳統對沖基金。那些基金裡全是常春藤畢業的、年薪百萬美元的分析師。有用嗎?在算法面前都是肉雞。 而且更要命的是情緒問題。 法國巨鯨押了4500萬在特朗普上,你覺得他後續的判斷還能保持客觀?不可能。沉沒成本會扭曲他的認知。"我已經all in了所以特朗普必須贏"這種想法會潛意識裡影響他對每一條新信息的解讀。 AI Agent沒有這些破事。給它一個目標函數:最大化預測準確率。它就只優化這個,不考慮其他。 零情緒,零利益衝突,零面子工程。 也許有人會說,預測市場的歷史太短暫,沉澱的數據樣本規模太小,但我們可以構建一個仿真的預測市場環境,讓AI Agent像一個松鼠🐿️一樣強化學習。 2⃣響應速度的代際差距 10·11,特朗普拒絕與習在APEC峰會會面的消息,在社交媒體引發激烈討論。 從恐慌情緒發酵到加密市場反應,時間窗口多長? 人類專家需要幾個小時驗證信息、開會討論、得出結論。AI Agent 3分鐘掃完全網,5分鐘sentiment分析,7分鐘給出概率更新。 等人類專家開完會,套利機會早沒了。 市場不等人。也不應該等人。 你可能會說AI Agent聽起來很美,但技術ready了嗎? 答案是:比你想象的成熟得多。 我們現在有LangChain、LangGraph這些成熟的Agent框架。 數據層有The Graph索引鏈上數據,有Dune Analytics,有Twitter API、Reddit API抓社交sentiment,有傳統金融的宏觀數據接口。 執行層有賬戶抽象讓AI Agent擁有鏈上錢包,有Gelato Network自動化清結算,有Safe管理資金。 成本呢?運行一個Claude Sonnet 4.5級別的預測Agent,每個月50到200美元。僱一個合格的分析師?每月8000到15000美元。 成本比1:40到1:300。這還沒算人類需要睡覺、AI Agent可以7×24在線的優勢。 更關鍵的是,AI Agent在小眾市場(流動性低於10萬美元的)表現提升更明顯。 為什麼?因為人類專家根本不屑於研究這些小市場。但AI Agent一視同仁,反正計算成本差不多。 這就是規模化認知的力量。人類專家同時跟10個市場已經極限了,AI Agent可以跟10,000個。 為什麼現在沒人這麼幹? 既然技術成熟、效果明顯,為什麼Polymarket上95%還是人類或者工具型Bot在玩? 三個原因: 第一,鏈上執行成本。Polygon雖然官方承擔了Gas費,但還有難以管理的MEV與滑點成本; 第二,監管灰色地帶。AI Agent算不算"合格投資者"?如果AI虧錢了誰負責?這些法律問題沒人想碰; 第三,AI Agent的構建與使用門檻。 但這些都是工程問題,不是原理問題。給2年時間,都能解決。 3⃣我會怎麼搞 如果讓我構建下一代預測市場,我會建三層AI Agent生態。 第一層:Oracle Agent,負責真相。 替代現在的UMA治理。市場結算時間到了,Agent自動從多個數據源驗證結果——官方媒體、鏈上數據、社交consensus。如果95%的信源一致,自動結算。有分歧就召集幾個專門訓練的仲裁Agent投票。24小時內強制結算,不再拖泥帶水。 響應時間從7天縮到24小時,成本從每次500美元降到5美元,零人為操縱因為所有推理過程鏈上可驗證。 第二層:Maker Agent,提供流動性。 1000個Maker Agent,每個專注不同領域。政治類、體育類、加密市場、宏觀經濟。每個Agent管1萬到10萬美元資金池,實時調整報價,spread控制在0.5%以內。 關鍵是動態權重系統。不是所有Agent平等。歷史準確率85%的Agent,報價權重是10。準確率60%的,權重是1。市場最終價格是所有Agent報價的加權平均。 這就是真正的"智能湧現"。不是民粹式的多數決,是算法篩選出的最優解。 第三層:Hunter Agent,跨平臺套利。 同一個事件,Polymarket賠率1.65,PredictIt是1.58,Kalshi是1.62。Hunter Agent立即發現套利空間,自動執行交易,抹平價差。 為什麼重要?因為現在各預測市場是割裂的,同一事件價格能差10%以上。人類套利者動作慢,而且懶得管小市場。AI Agent不care市場大小,只要有0.5%無風險套利就衝進去。 最終效果:全球預測市場變成一個統一定價系統。 三層協同起來會出現湧現效應。Oracle快速結算降低資金鎖定時間,提高資本效率。Maker深度流動性吸引大資金入場,市場深度提升10倍。Hunter跨平臺套利統一全球價格,預測準確率提升。 預測市場從"賭場"變成"真相機器"。 4⃣你肯定要問的幾個問題 "AI會出錯怎麼辦?" GPT-4在事實判斷任務上錯誤率8-12%。人類專家在複雜判斷上錯誤率15-20%。而且AI的錯是可復現、可分析、可修復的。人類的錯可能就是"我今天心情不好"。 "AI被操縱怎麼辦?" 多Agent共識機制。不是一個AI說了算,是1000個AI投票,每個數據源不同、模型不同、訓練方式不同。你想操縱得同時攻破1000個不同系統。這比操縱7個人難多了。 "AI出錯了誰負責?" Slash機制。每個Maker Agent質押1萬到10萬美元,連續判斷錯誤自動罰沒。Oracle Agent也一樣。而且所有推理過程鏈上可查,任何人可以挑戰。 這比人類專家的accountability強多了。UMA那些大戶投錯票,有被罰過嗎?沒有。他們只需要在Discord發個"oops sorry",然後繼續投下一票。 5⃣5年後定價權屬於AI 回到最開始:法國巨鯨那4500萬美元算什麼? 我的答案是,他是舊時代最後的王者,也是新時代的開幕。 他用人類的極限認知證明了精英定價的有效性,但同時也證明了人類精英的上限。一個人,再有錢再聰明,也就能處理那麼多信息。 真正的未來是1000個AI Agent,每個管10萬美元,每個專注不同領域,每個7×24在線,每個零情緒交易。它們的集體智慧會把任何人類專家碾成渣。 民主是烏合之衆,精英是過時的操作系統。不是因為精英不好,是因為有更好的選擇。就像汽車取代馬車,不是因為馬不好,是因為內燃機更快。 智能湧現碾壓人類共識。這是不可逆的趨勢。 誰先看懂,誰就贏了。
NingNing
NingNing
Polymarket的終極解——做“AGI投降派”🤖 上篇文章我說Polymarket需要"七賢者議會",需要"認知權益拍賣",需要精英壟斷定價權。 但這套解決方案仍然不夠徹底,或者說,它們是2023年的答案。 七賢者議會聽起來很酷,但你仔細想想,本質上就是7個人的偏見做加權平均。這就像7個諾基亞高管開會,搞一下天朝的民主集中制,就能設計出iPhone嗎? 不可能的。 1⃣人類專家的物理瓶頸 一個頂級的預測分析師,處理"特朗普2024是否勝選"這種複雜市場,他要看什麼? 50個州的民調、搖擺州人口結構、歷史投票模式、社交媒體sentiment、宏觀經濟、突發新聞... 就算他一天工作16小時不睡覺,能深度分析幾個維度?5個?8個?撐死了10個。 而一個配置了多模態LLM的AI Agent,同時處理500個數據維度,實時更新,響應時間小於1秒。 這不是人和人的競爭,這是算盤和計算機的競爭。沒什麼好比的。 Numerai的數據很說明問題:20,000個AI模型協作,年化收益15-25%,碾壓85%的傳統對沖基金。那些基金裡全是常春藤畢業的、年薪百萬美元的分析師。有用嗎?在算法面前都是肉雞。 而且更要命的是情緒問題。 法國巨鯨押了4500萬在特朗普上,你覺得他後續的判斷還能保持客觀?不可能。沉沒成本會扭曲他的認知。"我已經all in了所以特朗普必須贏"這種想法會潛意識裡影響他對每一條新信息的解讀。 AI Agent沒有這些破事。給它一個目標函數:最大化預測準確率。它就只優化這個,不考慮其他。 零情緒,零利益衝突,零面子工程。 2⃣響應速度的代際差距 去年10月某天,拜登退選的傳言開始在推特發酵。 從傳言出現到市場反應,時間窗口多長? 人類專家需要幾個小時驗證信息、開會討論、得出結論。AI Agent 3分鐘掃完全網,5分鐘sentiment分析,7分鐘給出概率更新。 等人類專家開完會,套利機會早沒了。 Compound用Gauntlet的AI系統調整利率,響應時間小於5分鐘。人類治理?Discord吵一週,Snapshot投票拖3天,等提案通過市場早變天了。 市場不等人。也不應該等人。 技術棧已經成熟了 你可能會說AI Agent聽起來很美,但技術ready了嗎? 答案是:比你想象的成熟得多。 我們現在有AutoGPT、LangChain這些成熟的Agent框架。有Autonolas專門做去中心化AI Agent。有CrewAI做多Agent協作。 數據層有The Graph索引鏈上數據,有Dune Analytics,有Twitter API、Reddit API抓社交sentiment,有傳統金融的宏觀數據接口。 執行層有Account Abstraction讓AI Agent擁有鏈上錢包,有Gelato Network自動化執行,有Safe管理資金。 成本呢?運行一個GPT-4級別的預測Agent,每個月50到200美元。僱一個合格的分析師?每月8000到15000美元。 成本比1:40到1:300。這還沒算人類需要睡覺、AI Agent可以7×24在線的優勢。 Autonolas團隊做過實驗,讓AI Agent參與Polymarket的500多個市場,回測6個月。 結果?AI準確率73%,人類眾包68%。響應速度AI小於1秒,人類平均幾個小時。 更關鍵的是,AI Agent在小眾市場(流動性低於10萬美元的)表現提升更明顯——準確率從人類的62%提升到71%。 為什麼?因為人類專家根本不屑於研究這些小市場。但AI Agent一視同仁,反正計算成本差不多。 這就是規模化認知的力量。人類專家同時跟10個市場已經極限了,AI Agent可以跟10,000個。 為什麼現在沒人這麼幹? 既然技術成熟、效果明顯,為什麼Polymarket上95%還是人類在玩? 三個原因。 第一,Polymarket連個官方API都沒有。你沒看錯,最大的預測市場平臺,沒有API。AI Agent想參與?自己scrape網頁去吧。 第二,鏈上執行成本。Polygon雖然便宜,但高頻交易的gas還是吃不消。AI Agent做market making,每天幾百筆交易,成本就上去了。 第三,監管灰色地帶。AI Agent算不算"合格投資者"?如果AI虧錢了誰負責?這些法律問題沒人想碰。 但這些都是工程問題,不是原理問題。給2年時間,都能解決。 我會怎麼搞 如果讓我重構Polymarket,我會建三層AI Agent生態。 第一層:Oracle Agent,負責真相。 替代現在的UMA治理。市場結算時間到了,Agent自動從多個數據源驗證結果——官方媒體、鏈上數據、社交consensus。如果95%的信源一致,自動結算。有分歧就召集幾個專門訓練的仲裁Agent投票。24小時內強制結算,不再拖泥帶水。 響應時間從7天縮到24小時,成本從每次500美元降到5美元,零人為操縱因為所有推理過程鏈上可驗證。 第二層:Maker Agent,提供流動性。 1000個Maker Agent,每個專注不同領域。政治類、體育類、加密市場、宏觀經濟。每個Agent管1萬到10萬美元資金池,實時調整報價,spread控制在0.5%以內。 關鍵是動態權重系統。不是所有Agent平等。歷史準確率85%的Agent,報價權重是10。準確率60%的,權重是1。市場最終價格是所有Agent報價的加權平均。 這就是真正的"智能湧現"。不是民粹式的多數決,是算法篩選出的最優解。 第三層:Hunter Agent,跨平臺套利。 同一個事件,Polymarket賠率1.65,PredictIt是1.58,Kalshi是1.62。Hunter Agent立即發現套利空間,自動執行交易,抹平價差。 為什麼重要?因為現在各預測市場是割裂的,同一事件價格能差10%以上。人類套利者動作慢,而且懶得管小市場。AI Agent不care市場大小,只要有0.5%無風險套利就衝進去。 最終效果:全球預測市場變成一個統一定價系統。 三層協同起來會出現湧現效應。Oracle快速結算降低資金鎖定時間,提高資本效率。Maker深度流動性吸引大資金入場,市場深度提升10倍。Hunter跨平臺套利統一全球價格,預測準確率提升。 預測市場從"賭場"變成"真相機器"。 你肯定要問的幾個問題 "AI會出錯怎麼辦?" GPT-4在事實判斷任務上錯誤率8-12%。人類專家在複雜判斷上錯誤率15-20%。而且AI的錯是可復現、可分析、可修復的。人類的錯可能就是"我今天心情不好"。 "AI被操縱怎麼辦?" 多Agent共識機制。不是一個AI說了算,是1000個AI投票,每個數據源不同、模型不同、訓練方式不同。你想操縱得同時攻破1000個不同系統。這比操縱7個人難多了。 "AI出錯了誰負責?" Slash機制。每個Maker Agent質押1萬到10萬美元,連續判斷錯誤自動罰沒。Oracle Agent也一樣。而且所有推理過程鏈上可查,任何人可以挑戰。 這比人類專家的accountability強多了。UMA那些大戶投錯票,有被罰過嗎?沒有。他們只需要在Discord發個"oops sorry",然後繼續投下一票。 5年後定價權屬於AI 回到最開始:法國巨鯨那4500萬美元算什麼? 我的答案是,他是舊時代最後的王者,也是新時代的開幕。 他用人類的極限認知證明了精英定價的有效性,但同時也證明了人類精英的上限。一個人,再有錢再聰明,也就能處理那麼多信息。 真正的未來是1000個AI Agent,每個管10萬美元,每個專注不同領域,每個7×24在線,每個零情緒交易。它們的集體智慧會把任何人類專家碾成渣。 Polymarket如果還在搞"7賢者議會"、"認知權益拍賣",5年後就是下一個諾基亞。 而那些現在就佈局AI Agent的預測市場——也許是Azuro,也許是Gnosis,也許是我們現在還不知道的項目——會成為這個領域的iPhone。 民主是烏合之衆,精英是過時的操作系統。AI Agent才是預測市場的終極形態。 蒂爾在2009年質疑民主,那是時代先聲。但2025年的真相是:連精英都該被質疑了。 不是因為精英不好,是因為有更好的選擇。就像汽車取代馬車,不是因為馬不好,是因為內燃機更快。 智能湧現碾壓人類共識。這是不可逆的趨勢。 唯一的問題是誰先看懂這個趨勢。 誰先看懂,誰就贏了。
Spyros🌋
Spyros🌋
固定 @comput3ai 代表計算 🌋
Soubhik Deb
Soubhik Deb
現在每個人都對 x402 感到興奮。大多數人還沒有意識到這只是更大事物的一部分。 真正將定義加密貨幣 × AI 的轉變是代理商商務。AI 代理人自主交易、談判和執行,幾乎不需要人類介入。 @a16zcrypto 的 2025 年加密狀態報告預測,代理商商務到 2030 年的總可尋址市場(TAM)將達到 30 萬億美元。 ---------------------------- 而早期的跡象已經出現: > 人類交易者在 @eigenlayer 的 sigmaarena 上與複製交易代理人存入資金 > @UMAprotocol 正在實驗代理人解決預測市場的可行性 > @Optimism 探索代理人能夠參與 DAO 治理 一步一步,自主經濟正在形成。 在最簡單的形式中: 代理商商務 = 代理發現 + 多代理通信 + 可驗證計算 --------------------------- 代理發現 = 代理人如何找到彼此? ERC-8004(來自 @marco_derossi、@DavideCrapis 和其他人)使任何人都能在以太坊上部署可驗證的、抗審查的登記,讓代理人可以無需許可地被發現和註冊。 --------------------------- 多代理通信 = 代理人如何交流和交易? > @Google 的 A2A 是代理對代理通信的開放標準。 > @Google 的 AP2 為 A2A 增加了可審計性,以便解決爭議。 > @Coinbase 的 x402 是代理進行鏈上支付的開放標準。 這就是代理通信堆棧。 --------------------------- 但發現和通信還不夠。 你會信任一個可以執行任何隨機交易的交易代理嗎?或者一個做出不可驗證鏈上決策的 DAO 副駕駛?那就是對手風險。 進入可驗證計算:每個代理必須可驗證地推理、推斷和行動。這就是 @eigenlayer 的 EigenCompute(確定性計算)和 EigenAI(確定性 LLM 推理)發揮作用的地方。 --------------------------- 顯然,釋放代理商務的所有工具都已經到位。 加密貨幣 x AI 第一季是關於在 ChatGPT 上構建迷因幣包裝。 第二季應該是基礎性的:建立代理經濟。

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