Trendy DeFi w 2021, które możesz wykorzystać w swojej firmie

Maciej Zieliński

07 lut 2021
Trendy DeFi w 2021, które możesz wykorzystać w swojej firmie

W 2020 roku DeFi odnotowało gigantyczny wzrost o blisko 1000%, a ponieważ zdecentralizowane finanse stale zyskują na popularności, liczba ta stale rośnie. Jakie trendy DeFi będą miały kluczowe znaczenie w bieżącym roku?

Z końcem ubiegłego roku całkowita wartość zamknięta w DeFi zdążyła przekroczyć 26 miliardów dolarów. Dla porównania jeszcze rok temu w protokołach DeFi zablokowane było zaledwie 831 milionów. Niezwykle dynamiczny rozwój DeFi w 2020 roku pozwolił przygotować grunt pod kolejną fale adaptacji w 2021 roku. Bo pomimo tak gwałtownego wzrostu, DeFi wciąż pozostaje bardzo młodą branżą z mnóstwem przestrzeni na innowacje. 

W takim razie, jakie trendy DeFi warto mieć na oku w 2021 roku?

Proof of Stake (PoS) jako mechanizmu konsensusu

Jednym z najważniejszych trendów DeFi w 2021 zdecydowanie będzie wypieranie  Proof-of-Work (PoW) przez Proof of Stake. PoW to obecnie najpowszechniejszy algorytm konsensusu używany w sieciach blockchain do potwierdzania transakcji. Jego działanie opiera się na wykorzystaniu mocy obliczeniowej w celu zabezpieczenia i weryfikacji danych. 

Kluczową rolę dla jego funkcjonowania odgrywają tzw. górnicy. Zasadniczo “wydobywanie” to proces tworzenia bloku transakcji, który ma zostać dodany do łańcucha bloków. Funkcją górników jest więc przetwarzanie oczekujących transakcji w zamian za nagrody w postaci kryptowaluty, np. ETH w Ethereum (odpowiednio 2 ETH za każdy wygenerowany blok). 

Wygenerowanie bloku wymaga wykorzystania dużej mocy obliczeniowej ze względu na poziom trudność ustalany przez protokół Blockchain. Jest proporcjonalny do całkowitej ilości mocy obliczeniowej używanej do wydobywania i służy jako sposób na zabezpieczenie sieci przed atakami, a także dostrajania szybkości tworzenia kolejnych bloków. 

Wady PoW:

  • duża energochłonność
  • sieci podatne na centralizację wydobycia
  • ograniczona skalowalność
  • stosunkowo niska przepustowość

To właśnie Ethereum, najpopularniejszy protokół Blockchain na świecie, zainicjował powszechne przejście z algorytmu Proof-of-Work na Proof-of-stake. W 2021 wraz z kolejnymi fazami aktualizacji - Ethereum 2.0, sieci Ethereum w pełni przejdą na PoS.

Trendy DeFi : Jakie zmiany wprowadza PoS?

  • zdecydowanie niższa energochłonność 
  • poprawa skalowalności 
  • zachowania decentralizacji

Dowód stawki to proces uzyskiwania konsensusu, w ramach którego kryptowaluta staje się walidatorem dla sieci Blockchain. Dzięki zastosowaniu PoS zabezpieczenie sieci uzyskiwane jest  poprzez zobowiązania finansowe, a nie zużycie mocy obliczeniowej - energii. Walidator uruchamia oprogramowanie, które potwierdza transakcję i dodaje nowe bloki w łańcuchu. 

Aby zostać pełnym walidatorem w Ethereum 2.0 , potrzebne bedzie 32 ETH. Powstanie jednak możliwość dołączenia do puli mniejszych walidatorów i zaoferowania tym samym mniejszej stawki. Przetwarzając transakcje walidatorzy będą dbać o zachowanie konsensusu względem danych, a więc i  bezpieczeństwa całej sieci.

trendy DeFi

Płynność zastawianych tokenów

PoS posiada jednak jedną wadę: walidatorzy otrzymują nagrody za stawkowanie, jednak jednocześnie zamrażają zastawiane środki. W 2021 zdecydowanie warto obserwować jakie rozwiązania tego problemu będzie proponować rynek.

Już dziś platformy DeFi zaczynają umożliwiać walidatorem tworzenie syntetycznych wersji ich zastawionych tokenów, które następnie mogą być wykorzystane w kryptoekonomii. Przykładem takiego rozwiązania jest Liquid Staking firmy Fantom, który pozwala na konwertowanie zastawionych tokenów na sFTM, którymi można następnie handlować na Fantom Finance lub wykorzystać do bicia stablecoinów.

Możliwość nadania płynności zastawionym środkom znacząco uatrakcyjnia tę formę inwestycji. Dlatego ze względu na rosnące znaczenie PoS można spodziewać się, że wzrost popularności takich rozwiązań bedzie jednym z najważniejszy trendów w DeFi w 2021 roku.

Trendy DeFi: Stablecoiny

Obecnie podaż stablecoinów przekroczyła 26 miliardów dolarów, z 20 miliardami dolarów dodanymi do rynku tylko w ciągu 2020 roku. Głównym graczem od lat pozostaje Tether USDT, posiadający aż 79% dominację. Na rynku stablecoinów niezmiennie króluje więc dolar amerykański. Jednak w miarę dojrzewania sektora oraz uwidaczniania się makroekonomicznych skutków rządowych pakietów stymulacyjnych, możemy spodziewać się dynamicznego wzrostu popularności stablecoinów zabezpieczonych również w innych walutach.

Wzrost znaczenia DEX

Najnowszy raport Kraken Intelligence stwierdza, że blisko 96 % zablokowanego ETH znajduje się na zdecentralizowanych giełdach - DEX lub w protokołach pożyczkowych. O ile kwota ETH zablokowanego w protokołach pożyczkowych nadal przewyższają to na zdecentralizowanych giełdach, o tyle wzrost w przypadku DEX w 2020 był zdecydowanie bardziej dynamiczny. Łączna kwota ETH  w DEX wzrosła aż o 2800%, kiedy w protokołach pożyczkowych jedynie o  60%. Raport wskazuję, że przy tym tępie  “DEX wkrótce będzie kontrolować przeważającą większość TVL (ETH) w przestrzeni DeFi.”

Najważniejsze trendy DeFi w 2021 - podsumowanie

Rok 2020 bez wątpienia był wyjątkowo korzystnym czasem dla zdecentralizowanych finansów . To właśnie wtedy DeFi na stałe zapisało się się w świadomości społeczności blockchain, przyciągając uwagę nawet uwagę osób wcześniej z tą technologią nie związanych.

A co jeśli rok 2021 okaże się jeszcze lepszy dla tego sektora? Wzrastające zainteresowanie opinii publicznej oraz liczne innowacje mające na celu poprawę skalowalności, pozwalają uznać taką ewentualność za wysoce prawdopodobną. Dlatego wielu entuzjastów DeFi na bieżący rok patrzy z niemalejącym optymizmem. 

Tagi

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!