Inwestycja Avalanche w tokenizację RWA

Karolina

07 wrz 2023
Inwestycja Avalanche w tokenizację RWA

Jako łącznik między sferą cyfrową i fizyczną, tokenizacja przekształca rzeczywiste aktywa w wersje blockchain, torując drogę dla aktywów materialnych i niematerialnych do harmonijnego współistnienia na jednej platformie. Avalanche Foundation znajduje się w awangardzie tej innowacji, dostrzegając potencjał tokenizacji aktywów i zapoczątkowując jej powszechne przyjęcie.

The Avalanche Vista Initiative - Tokenizacja

Dzięki zdumiewającej alokacji w wysokości 50 milionów dolarów, Avalanche Foundation zademonstrowała swoje głębokie zaangażowanie w rozwój tokenizacji aktywów. Program ten, nazwany "Avalanche Vista", wykracza poza zwykłe zaangażowanie finansowe, ucieleśniając misję mającą na celu ujawnienie niezrównanego potencjału tokenizacji. Tworząc cyfrowe reprezentacje różnych aktywów w łańcuchu, Avalanche dąży do zwiększenia szybkości, skalowalności i zdolności adaptacyjnych tokenizacji aktywów. Ostateczny cel jest niepodważalny: ułatwienie systemu finansowego, który kładzie nacisk na dostępność, ale także wyróżnia się wydajnością i opłacalnością. Wizja ta opiera się na innowacyjnym mechanizmie konsensusu Avalanche, jego odrębnej architekturze Subnet i nieustannym dążeniu do innowacji technicznych.

Zakres inicjatywy

Avalanche Vista obejmuje szeroki zakres typów aktywów bez ograniczeń. Uwzględnione zostaną aktywa obejmujące spektrum płynności - akcje, kredyty, nieruchomości lub towary. Inicjatywa dotyczy nawet aktywów natywnych dla technologii blockchain, podkreślając jej wszechstronną strategię. Znaczące kamienie milowe na drodze tokenizacji aktywów wspierają powstanie tej inicjatywy. Pionierska akcja Securitize polegająca na tokenizacji udziałów we flagowym funduszu KKR na blockchainie Avalanche stanowi bezprecedensowe przedsięwzięcie cyfrowe w USA. Ponadto uruchomienie IntainMARKETS (platformy administracyjnej zaprojektowanej wyłącznie dla papierów wartościowych zabezpieczonych aktywami) oraz sieci testowej Avalanche Spruce oznaczają niezachwiane zaangażowanie Avalanche w badanie i rozszerzanie korzyści płynących z OnFi.

Propozycja wartości tokenizacji aktywów

Rynki kapitałowe i zalety technologii Blockchain

Tokenizacja aktywów to przełomowa innowacja na rynkach kapitałowych, napędzana ciągłym postępem technologicznym, który przekształca branże. Połączenie technologii blockchain z tokenizacją aktywów ma potencjał do całkowitego przekształcenia tradycyjnych operacji finansowych. Jak stwierdził John Wu, prezes Ava Labs, tokenizacja aktywów to coś więcej niż tylko futurystyczne pojęcie; to aktywna siła zmieniająca obecny krajobraz finansowy. Imponujący rozmach instytucji stosujących praktyki on-chain podkreśla znaczenie tego ruchu, o czym świadczy ambitna inicjatywa Avalanche Foundation.

Podstawowym elementem tej transformacji jest włączenie możliwości blockchain. Łącząc blockchain z tokenizacją aktywów, można sprostać trwałym wyzwaniom, takim jak nieefektywność, ograniczona dostępność i podwyższone koszty operacyjne, które w przeszłości obciążały tradycyjne systemy finansowe. Aktywa świata rzeczywistego są reprezentowane jako tokeny cyfrowe w łańcuchu bloków, tworząc zoptymalizowany ekosystem. Ekosystem ten nie tylko automatyzuje skomplikowane procesy, takie jak emisja aktywów, rozliczanie, transfer i administracja, ale także gwarantuje przejrzystość, bezpieczeństwo i wydajność.

Rozszerzenie dostępu do inwestycji na rynku prywatnym

Ograniczony dostęp do inwestycji na rynku niepublicznym był stałą przeszkodą w sektorze finansowym. Wcześniej domena ta była zarezerwowana wyłącznie dla dużych inwestorów instytucjonalnych i zamożnych osób fizycznych ze względu na przeszkody, takie jak znaczne koszty operacyjne i ograniczona płynność. Takie bariery mają poważne konsekwencje, ponieważ wykluczają mniejszych inwestorów z lukratywnych możliwości generowania bogactwa.

Tokenizacja aktywów stanowi w tym kontekście rewolucyjne rozwiązanie. Połączenie emisji i administrowania aktywami w łańcuchu z tokenizacją tworzy potężne narzędzia, których celem jest zapewnienie sprawiedliwego dostępu do rynków prywatnych. Dzięki opracowaniu cyfrowych reprezentacji aktywów na blockchainie, możliwe staje się ułamkowe posiadanie. Mniejsi inwestorzy są teraz w stanie zaangażować się w wcześniej nieosiągalne rynki przy zmniejszonych barierach wejścia, co prowadzi nie tylko do większej inkluzywności, ale także do poprawy ogólnej płynności rynku.

Możliwe skutki tej demokratyzacji są ogromne i mogą przekształcić krajobraz inwestycyjny, umożliwiając szerszemu gronu osób aktywne przyczynianie się do tworzenia bogactwa. Nic dziwnego, że specjaliści z branży przewidują, że tradycyjne papiery wartościowe przejdą cyfrową metamorfozę w ciągu nadchodzącej dekady, a rynek tokenizowanych papierów wartościowych osiągnie zdumiewające liczby do 2030 roku.

Postępy w usługach finansowych On-Chain i tokenizacji aktywów

Tradycyjne finanse i aplikacje kryptograficzne

Krajobraz finansowy szybko się zmienia, a wdrażanie rozwiązań on-chain postępuje w nieoczekiwanym tempie. Konwencjonalne instytucje finansowe dostrzegły rewolucyjny wpływ łączenia funkcji on-chain z aktywami off-chain.

W ciągu zaledwie ostatniego roku nastąpił niezwykły wzrost rozwoju i wdrażania aplikacji on-chain. Pokazuje to szeroki zakres i zdolność adaptacji tej technologii. Tokenizacja, w szczególności, wsparła łatwe przejście typowych aktywów off-chain do środowisk on-chain. To coś więcej niż zwykła zmiana technologiczna, ta zmiana oznacza nową erę zwiększonej wydajności, przejrzystości i dostępności.

Doskonałym przykładem jest IntainMARKETS, platforma zarządzania stworzona specjalnie dla papierów wartościowych zabezpieczonych aktywami. Jej narodziny w podsieci Avalanche Evergreen podkreślają nacisk na tworzenie ustrukturyzowanych rozwiązań łańcuchowych, które zaspokajają złożone potrzeby fiskalne.

Założyciel i dyrektor generalny Intain, Siddhartha, doskonale uchwycił ducha napędzającego te innowacje. Wyartykułował, że przeniesienie sekcji administrowania aktywami na blockchain umożliwia zharmonizowany przepływ pracy i ujednolicony system ewidencji. Ostatecznie zarówno usługodawcy, jak i inwestorzy mogą oczekiwać lepszego doświadczenia użytkownika.

Podsumowanie

Ekscytujący moment, w którym znajdują się finanse on-chain i tokenizacja aktywów, ma zrewolucjonizować krajobraz finansowy. Integracja tradycyjnych systemów z przełomową technologią blockchain oznacza początek bardziej inkluzywnej, wydajnej i przejrzystej przyszłości finansowej. Z instytucjami takimi jak Avalanche Foundation na czele, widzimy, jak dzisiejsze obietnice materializują się w jutrzejszą rzeczywistość.

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!