Czym jest Initial Dex Offering (IDO)?

Maciej Zieliński

15 mar 2022
Czym jest Initial Dex Offering (IDO)?

IDO i rozwój branży kryptowalut postępuje z każdym rokiem. Dzięki temu pojawiają się nowe formy pozyskiwania funduszy. Taką formą jest również pierwsza oferta DEX (Initial Dex Offering). Jest to jeden z kilku sposobów służących do pozyskiwania funduszy na projekty kryptowalutowe. Warto zaznaczyć, że pierwszym podejściem mającym na celu pozyskanie funduszy na projekty tokenowe była początkowa oferta monet (ICO), która w 2017 roku wywołała wiele zalet oraz negatywów. Jednocześnie ICO doprowadziło do tego, że wielu inwestorów stało się milionerami w ciągu kilku dni. Jak ICO ma się do IDO? Dlaczego IDO może być ciekawszą koncepcją pozwalającą zbierać fundusze? O tym piszemy w niniejszym artykule!


ICO vs IDO

Jak pisaliśmy wcześniej, ICO to nieuregulowane podejście do crowdsourcingu funduszy pochodzące od inwestorów detalicznych. W przestrzeni kryptowalut,główne wyzwania związane z ICO dotyczyły braku kontroli i ochrony środków inwestorów. Dostęp do projektów kryptowalutowych był oparty na całkowitym zaufaniu. Twórcy ICO nie byli poddawani badaniu due diligence.

ICO vs IDO

Taka sytuacja doprowadziła do momentu, że prawie każdy projekt ICO mógł obiecać znaczne zyski - jednak obietnice te wielokrotnie okazały się nie mieć jakiegokolwiek pokrycia w rzeczywistości. Wiele projektów ICO okazało się po prostu oszustwem. Z pomocą w tym wypadku przychodzą finanse zdecentralizowane (DeFi), które mają na celu rozwiązanie tego problemu za pomocą alternatywnych modeli pozyskiwania funduszy. Jednym z takich modeli jest model wymiany zdecentralizowanej (DEX). DEX oferują inwestorom kryptowalutowym dostęp do innego, bardziej egalitarnego modelu finansowania społecznościowego na rynku krypto.

Czym jest oferta DEX lub IDO?

Warto zauważyć, że pierwotna koncepcja początkowych ofert DEX zmieniła się ogromnie na przestrzeni lat i w swojej obecnej najpopularniejszej formie ma niewiele wspólnego z tym, co planowała wdrożyć na początku, gdy miało miejsce pierwsze IDO (Initial Dex Offering). W swej istocie początkowa oferta DEX jest następcą ICO i IEO, ponieważ ma na celu zebranie pieniędzy i uruchomienie projektu. Jednak w przeciwieństwie do ICO i IEO, w których tokeny są sprzedawane przed umieszczeniem na liście, w przypadku IDO są one natychmiast notowane na zdecentralizowanej giełdzie. Z tego powodu powstała też nazwa (DEX).

Pierwsze w historii IDO (initial dex offerings) miało miejsce w czerwcu 2019 r. – Raven Protocol. Zespół odpowiedzialny za protokół wybrał zdecentralizowaną giełdę Binance DEX. Umieścili tam nowy token po określonej cenie, a traderzy mogli go kupić, dopóki nie został osiągnięty hard cap.

Ten szczególny sposób pozyskiwania funduszy teoretycznie miał kilka potężnych korzyści, w tym:

  • Szybki handel
  • Powstała Natychmiastowa płynność
  • Doprowadzono do stworzenia otwartej i transparentnej zbiórki pieniędzy

Jednak inwestorzy nie byli usatysfakcjonowani. Powodem było to, że te sprzedaże symboliczne zostałyby wykupione w ciągu kilku sekund, pozostawiając niewielką szansę dla przeciętnego inwestora na zdobycie udziału w projekcie. W związku z natychmiastowym wykupieniem całej oferty powstały spekulacje, że została ona wypompowana przez boty. Tak powstały pierwsze platformy startowe IDO, które zdobywają obecnie coraz większą popularność.

Co to jest początkowa oferta DEX i IEO(initial exchange offerings)

Pierwsza oferta DEX (IDO) to sposób na pozyskiwanie funduszy, który uzyskuje kapitał inwestycyjny od inwestorów detalicznych. IDO zostało stworzone, aby uzupełnić niedociągnięcia „tradycyjnego” modelu kryptowalutowego finansowania społecznościowego jakim jest ICO.

Dex

W związku z faktem, że IDO działa z DEX, w przeciwieństwie do scentralizowanej wymiany, to DEX można traktować jako zdecentralizowaną wymianę płynności. IDO to najnowszy model finansowania projektów kryptowalutowych, które chcą pozyskać fundusze od inwestorów. Pamiętajmy jednak, że DEX są mniej skalowalne, niż ICO i IEO, a wiele procesów handlowych opiera się na platformach DeFi.

Token Generation EVENT

Obecnie, w swojej najpopularniejszej formie i formie, początkowe oferty DEX są szczególnie podobne do początkowych ofert wymiany (IEO) (initial exchange offerings) z kilkoma kluczowymi różnicami.

  • W przypadku IEO była to giełda sprawdzająca projekt i prowadząca sprzedaż tokenów z IDO – jest to platforma innej firmy, która sprawdza giełdę, podczas gdy sama sprzedaż tokenów odbywa się w nieco zdecentralizowany sposób.
  • Teoretycznie każdy może zebrać fundusze za pośrednictwem IDO za pomocą platformy startowej innej firmy, ponieważ wszystko, co musiałby zrobić, to otworzyć pulę.
  • Sposób, w jaki to działa, jest dość prosty. Projekt trafia do startera, a jeśli spełni jego wymagania, zostaje wybrany do przeprowadzenia IDO. Sam proces może się różnić w zależności od startera, ale koncepcja jest zawsze taka sama.
  • Istnieje pula, w której użytkownicy mogą kupić „IOU” tokena, który projekt chce uruchomić. IOU to potwierdzenie długu. Innymi słowy, inwestorzy płacą za swoje tokeny z góry, ale otrzymują je na Wydarzeniu Generowania Tokenów (TGE), które zwykle ma miejsce bardzo krótko po samym IDO (zwykle w ciągu kilku godzin).
  • Po pomyślnym zawarciu IDO i rozpoczęciu TGE token od razu trafia do obrotu na giełdzie zdecentralizowanej. W większości przypadków dzieje się tak na Uniswap, ponieważ przeważająca liczba projektów jest nadal budowana na Ethereum, a ich tokeny są oparte na standardzie protokołu ERC20.

Warto zaznaczyć, że inne blockchainy również zyskują na popularności, w tym Solana, Polkadot i Binance Smart Chain (BSC). Dlatego niektóre projekty wolą uruchamiać na nich swoje tokeny, aby uniknąć wysokich opłat sieciowych w Ethereum.

Jak działają kryptowaluty IDO?

IDO działają, ponieważ DEX mogą zapewnić natychmiastową płynność tokenów. Właśnie dlatego DEX mają tendencję do nagradzania dostawców puli płynności atrakcyjnymi nagrodami. Pule płynności pozwalają DEX-om działać bez nieoczekiwanych problemów dla ich użytkowników. Aby pomóc w handlu, większość projektów zapewnia płynność na DEX poprzez przydzielanie części środków. Takie podejście stało się standardową praktyką. Wiele projektów przyjmuje również mechanizm “Proof of Stake (PoS). Konsensus PoS został zaprojektowany w celu zabezpieczenia sieci. Ale w tym przypadku mechanizm służy głównie do zniechęcenia inwestorów do zbyt szybkiej sprzedaży tokenów. Dzięki temu inwestorzy trzymają swój kapitał w obsługiwanym tokenie w swoim portfelu. W zamian za to zdobywają nagrody za swój „udział” w sieci. Następnie wraz z uruchomieniem projektu inwestorzy mogą natychmiast rozpocząć handel tokenem. Inwestorzy, którzy zakupili tokeny szybciej mogą sprzedawać je po wyższej cenie, gdy IDO zacznie działać. Po rozpoczęciu publicznej sprzedaży wartość tokena wzrasta. W przypadku wymiany opłaty za wykonanie nowego inteligentnego kontraktu są znikome, ponieważ pary handlowe zapewniają dużą płynność. Inteligentne kontrakty pomagają zarządzać tokenem aktywów i pulą płynności. Podkreślić trzeba, że w przeciwieństwie do tradycyjnych modeli pozyskiwania funduszy, IDO mogą od razu wybić tokeny. Ponadto każdy sensowny projekt IDO może zostać zakwalifikowany do pozyskania funduszy od inwestorów detalicznych. To samo można powiedzieć o unikaniu wysokich kosztów początkowych ofert wymiany (IEO). Inwestorzy nie muszą długo czekać na pojawienie się pożądanych tokenów na giełdzie. Lista zazwyczaj pojawia się natychmiast po zakończeniu IDO. Ten czas pozwala inwestorom znacznie szybciej zarobić na swoich inwestycjach w porównaniu z ICO.

Wady i zalety IDO

Jak każda metoda finansowania, tak i IDO posiada swoje wady i zalety, które postanowiliśmy przedstawić poniżej:

Zalety IDO

  • Dostępność - IDO nie posiada procedur, które można powiązać z IEO. Dzięki temu wiele osób może pozyskać kapitał bez zbędnej biurokracji.
  • Szybkość - inwestorzy w krótkim czasie otrzymują informację o pojawieniu się tokenów na giełdach. Notowanie występuje niemal natychmiast po zakończeniu IDO.
  • Płynność - w związku z promowaniem PoS znaczny kapitał zostaje na giełdzie, co pozwala na polepszenie jej płynności.
  • Przejrzystość - każdy może sprawdzić kontrakty na tokeny wcześniej.

Wady IDO

  • Weryfikacja - mały stopień weryfikacji sprawia, że wielu nieuczciwych twórców zbiórek dokonuje defraudacji środków.
  • Konkurencja - niezwykle trudno jest uczestniczyć w IDO, gdyż jest olbrzymia konkurencja, która chce dokonać zakupu tokenów.
  • Podział tokenów - większość tokenów w IDO co do zasady trafia do zespołu i prywatnych inwestorów, a dopiero potem do reszty podmiotów.

Niemniej jednak IDO wydaje się być nadal atrakcyjną formą inwestowania, obarczoną niską biurokracją i kuszącą znacznymi zyskami. Projekty kryptowalutowe oferowane przez IDO są błyskawiczne. Początkowy okres oczekiwania na sprzedaż tokenów na giełdzie jest szybki i dzięki temu wiele osób może szybko się wzbogacić. Niestety oferta ta jest często atrakcyjna i przez to przeciętny inwestor może nie zdążyć jej kupić o czym szybko można się przekonać na własnej skórze. Ponadto IDO nie występują raczej na scentralizowanych giełdach, co oznacza, że są one kierowane również do węższej grupy ludzi. Niemniej jednak IDO jest atrakcyjne ze względu na brak biurokratyzmu, szybki dostęp do środków i natychmiastowe dostarczenie płynności na platformę.

Most viewed


Never miss a story

Stay updated about Nextrope news as it happens.

You are subscribed

AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Miłosz Mach

13 mar 2025
AI w Branży Nieruchomości. Jak wspiera rynek mieszkań?

Obecnie wiele sektorów gospodarki przechodzi transformację cyfrową. AI w 2025 to już nie tylko gadżet, a narzędzie, które przeprowadza rozmowy z klientami, usprawnia podejmowanie decyzji i optymalizuje procesy sprzedażowe. Równolegle, technologia blockchain zapewnia bezpieczeństwo , transparentność i skalowalność transakcji. Tym wpisem rozpoczynamy serię publikacji o AI w biznesie, a dzisiejszy artykuł poświęcimy wykorzystaniu sztucznej inteligencji w branży nieruchomości.

AI vs. Tradycja: Kluczowe Implementacje AI w Sektorze Nieruchomości

Projektowanie, sprzedaż, i zarządzanie - dotychczasowe metody ustępują miejsca decyzjom wspieranym danymi.

Przełom w Obsłudze Klienta

Chatboty i Asystenci AI zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z klientami. Obsługują równocześnie setki zapytań, personalizują oferty i prowadzą klientów przez proces zakupowy. Wdrożenie agentów AI może prowadzić do wzrostu jakościowych leadów dla deweloperów oraz automatyzacji odpowiedzi na większość standardowych zapytań klientów. Wyzwania techniczne przy implementacji takich systemów obejmują:

  • Integrację z istniejącymi bazami danych nieruchomości - chatbot musi mieć dostęp do aktualnych ofert, cen i dostępności
  • Personalizację komunikacji - system musi dostosowywać komunikację do indywidualnych potrzeb klienta
  • Zarządzanie wiedzą branżową - chatbot potrzebuje specjalistycznej wiedzy o lokalnym rynku nieruchomości

Zaawansowana Analiza Danych

Systemy kognitywnej AI wykorzystują uczenie głębokie (deep learning) do analizy złożonych zależności na rynku nieruchomości, t.j. trendów makroekonomicznych, lokalnych planów zagospodarowania czy zachowań użytkowników na platformach społecznościowych. Wdrożenie takiego rozwiązania wymaga:

  • Zebrania wysokiej jakości danych historycznych
  • Stworzenia infrastruktury do przetwarzania danych w czasie rzeczywistym
  • Opracowania odpowiednich modeli uczenia maszynowego
  • Ciągłego monitorowania i aktualizacji modeli w oparciu o nowe dane

Inteligentne Projektowanie

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje projektowanie architektoniczne. Te zaawansowane algorytmy potrafią generować dziesiątki wariantów projektu budynku uwzględniających ograniczenia działki, wymogi prawne, efektywność energetyczną i preferencje estetyczne.

Optymalizacja Efektywności Energetycznej Budynków

Inteligentne systemy zarządzania budynkami (BMS) wykorzystują AI do optymalizacji zużycia energii przy jednoczesnym zachowaniu komfortu mieszkańców. Algorytmy uczenia ze wzmocnieniem (reinforcement learning) badają dane z czujników temperatury, wilgotności i jakości powietrza, a następnie dostosowują parametry ogrzewania, klimatyzacji i wentylacji.

Integracja AI z Blockchain a Tokenizacja Nieruchomości

Połączenie AI z technologią blockchain stwarza nowe możliwości dla branży nieruchomości. Blockchain to rozproszona baza danych, w której informacje są przechowywane w niezmienialnych "blokach". Zapewnia bezpieczeństwo transakcji i transparentność danych, podczas gdy AI analizuje te dane i wyciąga wnioski. W praktyce oznacza to, że historia własności, wszystkie transakcje i modyfikacje nieruchomości są zapisane w sposób niemożliwy do podrobienia, a AI pomaga w interpretacji tych danych i podejmowaniu decyzji.

Przyszłość AI w Branży Nieruchomości: Trendy i Prognozy

AI w sektorze nieruchomości ma potencjał przyniesienia branży wartości od 110 do 180 miliardów dolarów amerykańskich, jak podkreślają eksperci McKinsey & Company.

Kluczowe kierunki rozwoju w najbliższych latach to:

  • Autonomiczne systemy negocjacyjne - agenci AI wyposażeni w strategie teorii gier, zdolni do prowadzenia złożonych negocjacji
  • AI w planowaniu urbanistycznym - algorytmy planujące rozwój miast i optymalną alokację przestrzeni
  • Tokenizacja nieruchomości - wykorzystanie blockchain do podziału nieruchomości na cyfrowe tokeny, umożliwiające inwestowanie w części nieruchomości

Wnioski

Pytanie dla firm nie brzmi już "czy", ale "jak" wdrażać AI, aby maksymalizować korzyści i konkurencyjność swoich ofert. Strategiczne podejście zaczyna się od zdefiniowania konkretnych problemów biznesowych, a następnie doboru odpowiednich technologii.

Jakie wartości potencjalnie wniesie do Twojej organizacji?
  • Obniżenie kosztów operacyjnych dzięki automatyzacji
  • Poprawę doświadczenia klienta i skrócenie czasu transakcji
  • Zwiększenie dokładności prognoz i wycen, redukcja ryzyka biznesowego
Nextrope Logo

Chcesz wdrożyć AI w swoim biznesie nieruchomości?

Nextrope specjalizuje się w implementacji rozwiązań AI i blockchain dostosowanych do konkretnych potrzeb biznesowych. Nasze doświadczenie pozwala na:

  • Tworzenie inteligentnych chatbotów obsługujących klientów 24/7
  • Implementację systemów analitycznych do wyceny nieruchomości
  • Budowę bezpiecznych rozwiązań blockchain dla transakcji nieruchomościowych
Umów bezpłatną konsultację

Lub sprawdź pozostałe artykuły z serii "AI w biznesie"

AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Gracjan Prusik

10 mar 2025
AI w automatyzacji frontendowej – jak zmienia pracę programisty?

Rewolucja AI w Warsztacie Frontendowca

W dzisiejszych czasach programowanie bez wsparcia AI to rezygnacja z potężnego narzędzia, które radykalnie zwiększa produktywność i wydajność developera. Dla współczesnego developera AI w automatyzacji frontendowej to nie tylko ciekawostka, ale kluczowe narzędzie zwiększające produktywność. Od automatycznego generowania komponentów, przez refaktoryzację, aż po testowanie - narzędzia AI fundamentalnie zmieniają naszą codzienną pracę, pozwalając skupić się na kreatywnych aspektach programowania zamiast na żmudnym pisaniu powtarzalnego kodu. W tym artykule pokażę, jak najczęściej wykorzystywane są te narzędzia, aby pracować szybciej, mądrzej i z większą satysfakcją.

Ten wpis rozpoczyna serię poświęconą zastosowaniu AI w automatyzacji frontendowej, w której będziemy analizować i omawiać konkretne narzędzia, techniki i praktyczne przypadki użycia AI, pomagające programistom w codziennej pracy.

AI w automatyzacji frontendowej – jak pomaga w refaktoryzacji kodu?

Jednym z najczęstszych zastosowań AI jest poprawianie jakości kodu i znajdowanie błędów. Narzędzia potrafią analizować kod i sugerować optymalizacje. Dzięki temu będziemy w stanie pisać kod znacznie szybciej, a także znacznie zmniejszyć ryzyko związane z ludzkim błędem.

Jak AI ratuje nas przed frustrującymi błędami

Wyobraź sobie sytuację: spędzasz godziny debugując aplikację, nie rozumiejąc dlaczego dane nie są pobierane. Wszystko wydaje się poprawne, składnia jest prawidłowa, a jednak coś nie działa. Często problem tkwi w drobnych szczegółach, które trudno wychwycić podczas przeglądania kodu.

Spójrzmy na przykład:

function fetchData() {
    fetch("htts://jsonplaceholder.typicode.com/posts")
      .then((response) => response.json())
      .then((data) => console.log(data))
      .catch((error) => console.error(error));
}

Na pierwszy rzut oka kod wygląda poprawnie. Jednak po uruchomieniu nie otrzymamy żadnych danych. Dlaczego? W URL-u znajduje się literówka - "htts" zamiast "https". To klasyczny przykład błędu, który może kosztować developera godziny frustrującego debugowania.

Kiedy poprosimy AI o refaktoryzację tego kodu, nie tylko otrzymamy bardziej czytelną wersję wykorzystującą nowsze wzorce (async/await), ale również - co najważniejsze - AI automatycznie wykryje i naprawi literówkę w adresie URL:

async function fetchPosts() {
    try {
      const response = await fetch(
        "https://jsonplaceholder.typicode.com/posts"
      );
      const data = await response.json();
      console.log(data);
    } catch (error) {
      console.error(error);
    }
}

Jak AI w automatyzacji frontendowej przyspiesza tworzenie UI?

Jednym z najbardziej oczywistych zastosowań AI w frontendzie jest generowanie komponentów UI. Narzędzia takie jak GitHub Copilot, ChatGPT czy Claude potrafią wygenerować kod komponentu na podstawie krótkiego opisu lub przesłanego im obrazu.

Dzięki tym narzędziom możemy tworzyć złożone interfejsy użytkownika w zaledwie kilkadziesiąt sekund. Wygenerowanie kompletnego, funkcjonalnego komponentu UI zajmuje często mniej niż minutę. Co więcej, wygenerowany kod jest zazwyczaj pozbawiony błędów, zawiera odpowiednie animacje i jest w pełni responsywny, dostosowując się do różnych rozmiarów ekranu. Ważne jest, aby dokładnie opisać czego oczekujemy.

Widok wygenerowany przez Claude po wpisaniu "Na podstawie wczytywanych danych wyświetl posty. Strona ma być responsywna. Kolory przewodnie to: #CCFF89, #151515 i #E4E4E4".

Wygenerowany widok postów

AI w analizie i rozumieniu kodu

AI może analizować istniejący kod i pomóc w jego zrozumieniu, co jest szczególnie przydatne w przypadku dużych, skomplikowanych projektów lub kodu napisanego przez kogoś innego.

Przykład: Generowanie podsumowania działania funkcji

Załóżmy, że mamy funkcję do przetwarzania danych użytkowników, której działania nie rozumiemy na pierwszy rzut oka. AI może przeanalizować kod i wygenerować jego czytelne wyjaśnienie:

function processUserData(users) {
  return users
    .filter(user => user.isActive) // Sprawdza wartość `isActive` dla każdego użytkownika i zostawia tylko te obiekty, gdzie `isActive` jest prawdziwe (true)
    .map(user => ({ 
      id: user.id, // Pobiera wartość `id` z każdego obiektu użytkownika
      name: `${user.firstName} ${user.lastName}`, // Tworzy nowy string, łącząc `firstName` i `lastName`
      email: user.email.toLowerCase(), // Zamienia adres e-mail na małe litery
    }));
}

W tym przypadku AI nie tylko podsumowuje działanie kodu, ale też rozbija poszczególne operacje na łatwiejsze do zrozumienia fragmenty.

AI w automatyzacji frontendowej – tłumaczenia i wykrywanie błędów

Każdy frontendowiec wie, że praca programisty to nie tylko kreatywne tworzenie interfejsów, ale także mnóstwo powtarzalnych, żmudnych zadań. Jednym z nich jest implementacja tłumaczeń dla aplikacji wielojęzycznych (i18n). Dodawanie tłumaczeń dla każdego klucza w plikach JSON, a następnie ich weryfikacja, potrafi być czasochłonna i podatna na błędy.

Dzięki AI możemy jednak znacznie przyspieszyć ten proces. Wykorzystanie ChatGPT, DeepSeek czy Claude pozwala na automatyczne generowanie tłumaczeń dla interfejsu użytkownika, a także wychwytywanie błędów językowych i stylistycznych.

Przykład:

Mamy plik tłumaczeń w formacie JSON:

{
  "welcome_message": "Witaj w naszej aplikacji!",
  "logout_button": "Wyloguj się",
  "error_message": "Coś poszło nie tak. Spróbuj ponownie później."
}

AI może automatycznie wygenerować jego wersję w języku angielskim:

{
  "welcome_message": "Welcome to our application!",
  "logout_button": "Log out",
  "error_message": "Something went wrong. Please try again later."
}

Co więcej, AI potrafi wykryć błędy ortograficzne czy niekonsekwencje w tłumaczeniach. Jeśli na przykład w jednym miejscu użyliśmy "Wyloguj się", a w innym "Wyjdź", AI może zasugerować ujednolicenie terminologii.

Tego typu automatyzacja nie tylko oszczędza czas, ale też minimalizuje ryzyko ludzkich błędów. A to tylko jeden z przykładów – AI pomaga również w generowaniu dokumentacji, pisaniu testów oraz optymalizacji wydajności – o czym opowiemy w kolejnych artykułach.

Podsumowanie

Sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki frontendowcy pracują na co dzień. Od generowania komponentów, przez refaktoryzację kodu i wykrywanie błędów, aż po automatyczne testowanie i dokumentację – AI znacząco przyspiesza i usprawnia pracę. Bez tych narzędzi stracimy bardzo dużo czasu, czego oczywiście nie chcemy.

W kolejnych częściach serii omówimy m.in.:

Śledź nas, aby być na bieżąco!