Zdecentralizowana giełda – co musisz wiedzieć o DEX?

Maciej Zieliński

26 wrz 2021
Zdecentralizowana giełda – co musisz wiedzieć o DEX?

Zdecentralizowana giełda (DEX) to znacznie więcej niż tylko kolejny trend w świecie DeFi. Bezpośrednie transakcje między stronami, brak konieczności logowania - to tylko część jej przewagi nad scentralizowanymi giełdami.

Co znadziesz w artykule:

  • Jak działają zdecentralizowane giełdy?
  • Różnice pomiędzy giełdą zdecentraliowaną a scentraliozwaną (DEX vs CEX)
  • Plusy i minusy zdecentralizowanych giełd
  • Dlaczego DEX jest tak istotne dla zdecentralizowanych finansów?

Definicja:

Zdecentralizowana giełda, znana również jako DEX, to platforma, na której użytkownicy mogą kupować i sprzedawać kryptowaluty bez pośredników.

Zasadniczo każdą giełdę działającą na zasadzie peer-to-peer można by nazwać zdecentralizowaną. Jednak w tym artykule skupimy się na tych, których backend operty jest na Blockchainie.

Dzięki zastosowaniu technologii Blockchain żaden pośrednik nie przejmują kontroli nad zasobami użytkowników, a bezpieczeństwo transakcji zagwarantowane jest przez protokół smart contracts. 

Aby w pełni zrozumieć fenomen DEX, warto najpierw przyjrzeć się działaniu jej scentralizowanego odpowiednika.

Jak działa CEX?
Scentralizowana giełda - działanie

Jak działa scentralizowana giełda (CEX)?

Scentralizowane giełdy, na przykład Coinbase czy Binance, to platformy, na których użytkownicy mogą handlować aktywami cyfrowymi - kryptowalutami.

Aby uzyskać do nich dostęp, inwestorzy muszą obowiązkowo dokonać rejestracji, podając dane bankowe i identyfikując swoją tożsamość. Związane jest to z praktykami KYC i AML, które wymagane są prawnie od każdej scentralizowanej giełdy.  

Ponieważ takie dane są wrażliwe, pewne dylematy związane z bezpieczeństwem pojawia się jeszcze przed rozpoczęciem handlu.

Kupowanie kryptowalut na scentralizowanej giełdzie

Cena każdej kryptowaluty na CEX oparta jest na „księdze zamówień” składającej się ze zleceń kupna i sprzedaży.

Handel na scentralizowanych giełdach dla klienta jest niezwykle prosty. Wystarczy wybrać aktywa i potwierdzić transakcję. Następnie giełda pokaże nowonabyte środki na koncie użytkownika. Ten może je póżniej wymienić na inne zasoby cyfrowe.

Jednak w praktyce użytkownicy nie przechowują na giełdach swoich kryptowalut. Giełda działa tutaj jako powiernik ich środków. Co więcej, transakcje nie zapisywane są na Blockchainie. Wszystko zachodzi tylko i wyłącznie w bazie danych giełdy.

Wady scentralizowania 

Z technicznego punktu widzenia, kiedy użytkownik wpłaca środki na scentralizowaną giełdę, zrzeka sie kontroli nad nimi. 

Giełda umieszcza jego środki w kontrolowanych przez nią portfelach. Ponadto staje sie właścicielem kluczy prywatnych. Dlatego, gdy użytkownik chce wypłacić środki, giełda musi potwierdzić  transakcję w jego imieniu.

Bezpieczeństwo

Korzystanie z CEX niesie ze sobą liczne pytania dotyczace bezpieczeństwa. Po pierwsze, giełdy mogą ograniczać dostęp użytkowników do ich aktywów, a nawet zablokować możliwość handlu nimi. Po drugie, ryzyko ataku hakerskiego zawsze jest obecne. Giełdy bardzo ciężko pracują, aby tego uniknąć, ale jak pokazuje przykład Mt.Gox, CEX nadal pozostają podatne na ataki. 

Zalety scentralizowanych giełd

Generalnie ten rodzaj wymiany kryptowalut jest łatwiejszy i wygodniejszy w obsłudze niż giełdy zdecentralizowane. W szczególności dla osób nowych w świecie kryptowalut. 

Co więcej, handel jest często szybszy niż na DEX, ponieważ cały proces nie odbywa się na Blockchainie. Dodatkowo opłaty transakcyjne co do zasady są równiez niższe. 

Zdecentralizowana giełda vs scentralizowana
Zdecentralizowana giełda vs scentralizowana

Jak działa zdecentralizowana giełda?

Pod wieloma względami zdecentralizowane giełdy są niezwykle podobne do tych scentralizowanych. Jednak różnice między nimi są zasadnicze.

Przede wszystkim, na zdecentralizowanych giełdach handel opiera się na blockchainie. Wymiana między użytkownikami odbywa się przy wykorzystaniu  inteligentnych kontraktów (smart contracts). Dzięki czemu podczas całego procesu giełda ani na moment nie przejmuje kontroli nad aktywami użytkowników.

Giełdy cross-chain stanowią bardzo obiecująca nowość na rynku DEX. Jednak póki co większość popularnych zdecentralizowanych giełd działa tylko na jednym blockchainie – najczęściej Ethereum lub Binance Smart Chain.

W użyciu są trzy modele, w jakich zdecentralizowane giełdy prowadzą handel:

  • Księga zamówień on-chain
  • Księga zamówień off-chain
  • Zautomatyzowany animator rynku (AMM)
Zdecentralizowana giełda - modele handlu
Zdecentralizowana giełda - modele handlu

Księga zamówień on-chain

Istnieją zdecentralizowane giełdy, w których każda transakcja jest zapisywana w łańcuchu bloków. Oznacza to, że każde zamówienie, a także anulowanie lub zmiana, są obsługiwane są “na łańcuchu” - on chain.

Bez wątpienia jest to decentralizacjia w najczystszej postaci. Na żadnym etapie handlu nie ma absolutnie żadnej strony trzeciej. Wszystko jest niezwykle przejrzyste. Niestety, ma to też swoje istotne wady.

Księga zamówień on-chain jest znacznie mniej praktyczna niż dwia pozostałe modele. Po pierwsze, ponieważ każdy węzeł na blockchainie rejestruje zamówienie, złożenie go wymaga uiszczenia opłaty gas. Ponadto użytkownicy muszą poczekać, aż górnik doda niezbędne dane do łańcucha. Przekłada się to na wysokie koszty i słabą płynność.

Front running

Front running odnosi się do sytuacji, w której osoba poufna uzyskuję informacje o oczekującej transakcji i wykorzystuje tę wiedzę do złożenia zamówienia przed zakończeniem transakcji. Ponieważ korzysta przy tym z informacji, która nie jest ogólnodostępna, proceder ten jest nielegalny. Zdaniem niektórych obserwatorów front running jest poważnym zagrożeniem na ksiąg on-chain.

Oczywiście w ich przypadku nie może mieć miejsca w tradycyjnej formie, ponieważ wszystkie dane zapisywane są na blockchainie. Jednak górnik może zaobserwować transakcje przed dodaniem jej do łancucha i wprowadzić swoje zamówienie przed nią. 

Księga zamówień off-chain

Księgi zamówień poza łańcuchem są nieco bardziej scentralizowane niż ich on-chain’owe odpowiedniki. Są przy tym jednak znacznie bardziej praktyczne. W tym modelu zamówienia są realizowane gdzie indziej i tylko finalna transakcja osadzana jest na blockchainie. Co więcej, użytkownicy nadal mogą korzystać z portfeli pozbawionych kontroli giełdy.

Ponieważ zamówienia nie są przechowywane w łańcuchu, takie podejście jest szybsze i mniej kosztowne. Ponadto pomaga osiągnąć lepszą płynność transakcji. Może jednak napotykać pewne problemy z bezpieczeństwem typowe dla CEX.

Automatyczny animator rynku (AMM)

W zestawieniu z dwoma poprzednimi rozwiazaniami, Automatyczny animator rynku ma kilka fundamentalych zalet.

W modelu księgi zamówień, jeśli chcesz wymienić, dla przykładu, Bitcoin na Ether, musisz znaleźć kogos kto posiada Ether i chce sprzedać go za Bitcoiny. Co więcej, musi być chetny do handlu po uzgodnionej cenie. O ile w przypadku popularnych aktywów nie rodzi to wiekszych problemów, tak w przypadku bardziej alternatywnych tokenów znalezienie takiej pary bywa trudne. 

AMM znosi konieczność występowania par transakcyjnych, a do wyceny aktywów zaprzęga specjalnie zaprojektowane algorytmy. Bazując na wcześniejszym przykładzie: dzięki Automative Market Maker możesz kupić Etherem niezależnie od tego, czy jest ktoś, kto chce go za Bitcoin.

Aby to osiągnąć, AMM zazwyczaj wykorzystują pule płynności (liquidity pools). Jeszcze wrócimy do ich tematu w kolejnym artykule. 

Zdecentralizowana giełda - zalety i wady.
Zdecentralizowana giełda - zalety i wady

Zdecentralizowana giełda - zalety

Mniejsze ryzyko

Zdecentralizowana giełda kryptowalut nie przechowuje aktywów swoich klientów. Ponieważ te trzymane w prywatnych portfelach, do których klucze znajdują się w rękach użytkowników, środki są bezpieczne przed włamaniami.

Brak KYC

Większość DEX-ów nie musi przestrzegać wymagań KYC i AML, ponieważ nie pośredniczą w transakcjach między stronami. Dlatego zbudowanie DEX często jest prostsze niż CEX. 

Więcej opcji

Na platformie DEX możliwe są transakcje tokenami, które często nie są notowane na CEX.

Zdecentralizowana giełda - wady

Wolumen obrotu

Wolumen obrotu na CEX jest nadal znacznie wyższy niż na DEX. Zdecentraliozwane giełdy cechuje również niższa płynność.

Wyższe opłaty

Nie jest to absolutną normą, ale jeśli chodzi o opłaty, CEX zwykle oferują lepsze ceny.

Wygoda

Korzystanie ze zdecentralizowanej giełdy jest bardziej skąplikowane, niż w przypadku tych scentralizowanych. DEXy są szczególnie nieprzyjazne są dla użytkowników nowych w świecie kryptowalut. 

Podsumowanie

Zdecentralizowane giełdy można uznać za jeden z kluczowych elementów obecnego boomu DeFi. To właśnie dlatego umieściliśmy je wśród najważniejszych trendów DeFi. Do tej pory wszystko zdaje się wskazywać, że mieliśmy rację. Wystarczy spojrzeć na niezwykle dynamiczne tempo rozwoju projektów takich jak Uniswap czy PancakeSwap. Rok 2021 zdecydowanie należy do DEX-ów. 

Jednak zdecentraliozwane giełdy nadal pozostaja stosunkowo nową gałęzią w świecie kryptowalut. Dlatego wciąż istnieje duża przestrzeń na innowacje i ulepszenia. Z tego względu coraz więcej inwestorów dostrzega szansę w budowie własnej zdecentraliowanej giełdy. Przy dużej szybkości rozwoju technologii blockchain i rosnącej popularności alternatywnych aktywów kryptograficznych okoliczności są więcej niż obiecujące. 

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!