Mete Baskaya

Blockchain ist eine Distributed-Ledger-Technologie, die sichere und transparente Transaktionen ermöglicht. Es handelt sich um ein dezentrales System, das Vermittler wie Banken, Regierungen oder Finanzinstitute überflüssig macht, die damit verbundenen Transaktionsgebühren senkt und den Prozess beschleunigt. Die Blockchain-Technologie hat aufgrund ihres Potenzials, verschiedene Branchen wie Finanzen, Gesundheitswesen, Transport und Immobilien zu verändern, große Aufmerksamkeit erhalten. Es ist wichtig für die Massenakzeptanz, da es Vertrauen, Verantwortlichkeit, Transparenz und Sicherheit bei Transaktionen ermöglicht.

The Future of DeFi Performance and Its Redefinition by AI-Enhanced Execution Engines.
Decentralised finance (DeFi) has brought a new realm of transparency, programmability, and access to the global market. However, despite such developments, there is still one major obstacle that restricts its development: the quality of execution. With the growth of DeFi across multiple blockchains, Layer-2 networks, and heterogeneous execution environments, the reality-to-theoretical efficiency has increased, depending on individual trading performance. Conventional automated market makers (AMMs) and pure on-chain order books models cannot provide predictable and institution-grade execution in fragmented and adversarial markets.
This has sparked new interest in hybrid market designs that combine liquidity based on AMMs with the precision characteristic of order books. More to the point, it has brought the focus on AI-enhanced execution engines as the absent component needed to open the next stage of performance and adoption of DeFi.

Single-Model Markets: Single-Model Markets are designed to address only a single facet of a problem.<|human|>Single-Model Markets to Hybrid Design A Single-Model Market Single-Model Markets are built to cover only a single aspect of a problem.

Since the early days of DeFi, AMMs have been used to provide liquidity continuously, eliminating the need for centralised players. The decentralised exchanges grew quickly because of their simplicity and composition. Nevertheless, academic literature has demonstrated that constant-function AMMs are structurally inefficient, especially in volatile markets or for large trades, where nonlinearly rising slippage and capital inefficiency are observed (Angeris et al., 2019).
Instead, order book-based systems have narrower spreads and improved price discovery, which is more consistent with the conventional market microstructure. However, they become dramatically slow when used on-chain, due to expensive update costs, latency issues, and being prone to transaction reordering and front-running. These features have been shown in the MEV literature to be discriminatory towards regular traders and negatively impact the quality of execution (Daian et al., 2019).

These trade-offs are tried to be resolved with the models of hybrid AMM-order books. Hybrid designs offer a more flexible execution environment, as they enable AMMs to provide baseline liquidity and order books to offer more transparent price information. Nevertheless, the success of this type of system is not as much based on its architecture as it is on the way decisions are made regarding their execution.

Execution Is No longer a Routing Problem.

The first DeFi systems considered execution as little more than a routing problem: finding the pool or venue quoting the best price at a particular point in time. This strategy is adequate on a retail scale, but it collapses when institutions are involved. Market participants of a professional grade do not measure execution by price, but by result, which is an aggregate of price impact, slippage, timing, consistency, and the likelihood of completion.
The result of execution on-chain is influenced by dynamically changing liquidity, volatile gas markets, block timing, and adversarial participants in the MEV competition. Execution in such situations is a predictive problem and not a static one. It involves looking forward to short-term market trends, as opposed to responding to snapshots of current conditions.

It is in this area that artificial intelligence really changes the landscape of execution.

Artificial Intelligence-Enhanced Execution Engines: A Reaction to Prediction.

Execution engines enhanced with AI transform DeFi from reactive routing to decision-level routing. Fixed heuristics do not govern these systems; instead, they learn continuously based on historical and real-time data to assess execution strategies probabilistically.

The most important AI-based capabilities are:

Liquidity and volatility prediction, which allows adjusting execution trajectories in advance.

Optimisation of timing, which takes into consideration block production, sequencer behaviour and congestion.

Alteration in the selection of the adaptive strategy, dynamically between the AMM liquidity and the order book execution.

Execution that is MEV-conscious and prevents the adverse selection by prediction and sequencing awareness.

Current studies indicate that reinforcement learning in limit order book settings can be effective in producing execution policies that are more powerful than fixed policies, due to their ability to adapt to endogenous market dynamics (Cheridito et al., 2025). AI in hybrid DeFi systems does not substitute AMMs or order books; it simply coordinates them.

What has emerged is a shift in the logic of the best price to that of optimising the best outcome, which closely resembles the execution practices in the traditional financial market (Madhavan, 2000).

DeFi Markets Implications on performance.

Hybrid execution architectures that are enhanced with AI can improve the performance of DeFi in several dimensions that are important to institutional participants:

Decrease in slippage variance, which minimises severe negative results.

Stabilisation in more difficult circumstances.

Better capital efficiency, especially of big trades.

Lessened the MEV effect by foresightful and timely execution.

These enhancements bring DeFi a step closer to the performance levels needed in professional trading markets, and one of the main impediments to institutional adoption.
AID: Artificial Intelligence as Financial Infrastructure.

In this new paradigm, the example of AID with AI-enhanced hybrid execution can be seen as a way to realise the infrastructure of core financial operations in the form of AI-enhanced hybrid execution, rather than just an optimistic veneer.

The architecture of AID incorporates artificial intelligence into the data, execution, and decision-making stack of AID. Rather than viewing AI as a supplement, the platform places intelligence at the centre of the action, where it can continually review the state of the market, liquidity, and risk indicators, and settle trades.

AID is a data aggregator that uses its data layer to calculate on-chain metrics, including volume flows, liquidity depth, volatility regimes, and yield dynamics. Such inputs are fed to predictive models, which guide real-time execution decisions. At the implementation level, AID enables a variety of liquidity sources and execution styles, allowing for the dynamic balancing of the liquidity of an AMM and a book order book.

As a FinTech, AID's greatest contribution is its focus on the consistency and measurability of execution. By making execution the infrastructure, not a feature, AID prioritises DeFi trading among institutions, which need to know in advance, control risk, and repeat.

Such a strategy represents a broader move within the DeFi ecosystem. The next generation of adoption will not be enhanced by minor improvements in speed or yield, but rather by systems that can provide stable execution under pressure.

The future of the DeFi market architecture is a hybrid of AMM-order books, which are controlled by AI-enhanced execution engines. Such systems transform execution into a reactionary routing exercise into an outcome-based, predictive decision-making process.

As the quality of execution emerges as the new metric of DeFi performance, the infrastructure level of platforms that become intelligent will become the standard. AID is an example of this direction, incorporating AI into execution, liquidity intelligence, and risk assessment, as an illustration of how decentralised markets can be developed to achieve the performance of an institution.

Here, AI-enhanced hybrid execution engines are not an optimisation but a structural improvement of the financial foundations of DeFi.

References

Angeris, G., Chitra, T., Kao, H. T., Chiang, R., and Noyes, C. (2019). UNI analysis Uniswap markets.arXiv:1911.03380.

Cheridito, P., Dupret, J.-L., & Wu, Z. (2025). ABIDES-MARL: An endogenous price formation and execution in a limit order book, a multi-agent reinforcement learning environment. arXiv:2511.02016.

Daian, P., Goldfeder, S., Kell, T., Li, Y., Zhao, X., Bentov, I., Breidenbach, L., and Juels, A. (2019). Flash Boys 2.0: Frontrunning, reordering in transactions and consensus instability in decentralised exchanges. IEEE Symposium on Privacy and Security.

Madhavan, A. (2000). Market microstructure: Survey. Journal of Financial Markets, 3(3), 205-258.

AID. (2024-2026). Documentation of the AID platform. https://aid-1.gitbook.io/aid.

AID. (2024-2026). AID official site. https://aidav2.com.

AID. (2024-2026). AID books. https://medium.com/AIDAv2.

Heute ist der 3. Januar. Auf dem Kalender mag es wie ein gewöhnlicher Tag aussehen, aber in der Geschichte der Technologie und Finanzen nimmt der 3. Januar einen besonderen Platz ein: 3. Januar 2009 – der Tag, der weithin als „Geburtstag“ von Bitcoin angesehen wird.

An diesem Tag produzierte Satoshi Nakamoto den ersten Block, bekannt als Genesis Block (Block 0), und das Bitcoin-Netzwerk begann praktisch zu funktionieren. Dies war nicht nur der Start eines neuen digitalen Vermögenswerts; es war die erste ernsthafte Umsetzung der Idee, die oft als das „Internet des Wertes“ beschrieben wird.

Eine analytische Perspektive auf die nächste Generation der Infrastruktur
Eine analytische Perspektive auf die nächste Generation der Infrastruktur
Die neue Rolle der künstlichen Intelligenz bei der Optimierung der On-Chain-Liquidität: Eine analytische Perspektive auf die nächste Generation der Infrastruktur
Einer der konstantesten Rückschläge bei der Reifung der dezentralen Finanzen (DeFi) bleibt die Fragmentierung der Liquidität und die Ineffizienz der Ausführung. Mit dem Wachstum der On-Chain-Märkte über verschiedene Blockchains, Ausführungsschichten und Liquiditätsumgebungen haben die herkömmlichen automatisierten Marktmechanismen (AMM) und dezentralen Austauschaggregatoren Schwierigkeiten, eine effiziente, vorhersehbare und faire Ausführung aufrechtzuerhalten. Das Konzept der künstlichen Intelligenz (KI) schafft ein völlig neues Paradigma, in dem prädiktives Modellieren, adaptive Routenführung, sequencerbewusste Optimierung und datengestützte Ausführung in den Kern der finanziellen Infrastruktur eingeführt werden. Dieses Papier diskutiert die neue Rolle der KI bei der Optimierung der Liquidität und untersucht AID.Hyper als ein Beispiel für eine zukünftige Ausführungsarchitektur, die einige der fortschrittlichsten Designprinzipien widerspiegelt, die derzeit im DeFi-Landschaft entstehen. Die Architektur des Systems ist bemerkenswert, nicht nur wegen der konzeptionellen Innovation, sondern auch wegen ihres akademisch fundierten Ansatzes zur Bekämpfung struktureller Ineffizienzen, die andere Protokolle bisher noch nicht operationalisiert haben.

Dieser Artikel ist für meinen geliebten Freund, Senior Developer Serkan Çakmak
Die Landschaft der Kryptowährungen entwickelt sich in rasantem Tempo, was sowohl Einzelinvestoren als auch große Unternehmen anzieht. In diesem dynamischen Ökosystem sind zuverlässige und innovative Softwarelösungen für den Erfolg unerlässlich.
Betreten Sie Cryptosoftware.ist, ein in der Türkei ansässiges Unternehmen, das sich ausschließlich der Entwicklung von Blockchain- und Kryptowährungssoftware widmet. Es positioniert sich als "Türkisches Beste Kryptowährungssoftware-Unternehmen" und bietet umfassende Dienstleistungen, die von Kryptowährungsbörsen bis hin zur Erstellung benutzerdefinierter Münzen reichen. In diesem Artikel werden wir den Hintergrund des Unternehmens, die wichtigsten Angebote, herausragende Merkmale und die Gründe, warum es sich als eine der besten Optionen für Blockchain-Projekte auszeichnet, erkunden.

$GAIA
Gaia's Edge OSS: Stärkung der mittelständischen Gerätehersteller mit dezentraler On-Device-KI

Zusammenfassung
Die schnelle Entwicklung der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Verbrauchergeräten, insbesondere Smartphones, stellt erhebliche Herausforderungen für mittelständische Hersteller dar. Prognosen deuten darauf hin, dass bis 2028 70 % der Smartphones über integrierte KI-Funktionen verfügen müssen, um auf dem Markt wettbewerbsfähig zu sein. Gaia's Edge OSS tritt als eine B2B-Open-Source-Plattform auf, die darauf abzielt, den Zugang zu KI auf Flaggschiff-Niveau ohne exorbitante Forschungs- und Entwicklungskosten zu demokratisieren. Dieser Artikel untersucht die Funktionen, die Architektur, die Vorteile und die Implikationen der Plattform und betont ihren dezentralen, datenschutzorientierten Ansatz. Durch die Nutzung von Web3-Prinzipien und Edge-Computing ermöglicht Edge OSS lokale KI-Souveränität, regulatorische Konformität und skalierbare Bereitstellung. Validiert durch Prototypen wie das Gaia AI Phone positioniert es sich als ein entscheidendes Werkzeug in der Post-Cloud-KI-Ära.

Einführung: BRICS multipolare Welt
Im Laufe der Jahrzehnte basierte die Weltwirtschaft auf dem US-Dollar als Reservewährung der Welt. Der Dollar war seit dem Bretton-Woods-System ein Fluchtort und ein explosives geopolitisches Instrument, das den Einfluss der USA verstärkte. In den letzten Jahren wurde jedoch diese Ordnung durch die BRICS-Gruppe (Brasilien, Russland, Indien, China, Südafrika) bedroht, die eine multipolare Finanzordnung fördert.
BRICS wurde 2006 gegründet und gewann schnell den Ruf als Stimme neuer Märkte. Im Jahr 2023–2025 hatte die Gruppe eine bedeutende Erweiterung mit den Vereinigten Arabischen Emiraten, Saudi-Arabien, Ägypten und Äthiopien. Durch dieses Wachstum stellt BRICS derzeit einen großen Anteil der Gesamtbevölkerung weltweit, der Energiereserven und des wirtschaftlichen Potenzials dar [CFR, 2024].

Im Laufe der Jahre wurden Blockchain und traditionelle Finanzen (TradFi) als zwei gegensätzliche Welten angesehen. Als Bitcoin 2009 konzipiert wurde, wurde es als dezentrale Opposition zum Weltbankensystem positioniert. Es ist ein Netzwerk, das nicht zensiert werden kann, nicht von einer zentralen Partei kontrolliert wird und Werte über verschiedene Grenzen hinweg transferieren soll. Es gab Befürchtungen, dass es den Bankensektor stören oder sogar zerstören könnte.
Die Situation im Jahr 2025 stellt sich jedoch als sehr unterschiedlich heraus. Die Grenze zwischen diesen beiden Welten wurde abgeschwächt. Große Finanzinstitute erkunden jetzt die Blockchain-Technologie, nicht nur in der genehmigten Form. Sie wenden sich zunehmend öffentlichen Blockchain-Netzwerken zu.

Blockchain-Technologie hat sich in den letzten zehn Jahren als revolutionäre Kraft erwiesen, die Branchen wie Finanzen, Lieferkettenmanagement und digitale Kunst transformiert hat. Doch mit dem Wachstum ihrer Akzeptanz sind auch Herausforderungen in Bezug auf Skalierbarkeit, Sicherheit und Liquidität gewachsen. Bitcoin und Ethereum, als Layer-1 (L1) Blockchains, priorisieren Dezentralisierung und Sicherheit, stehen jedoch vor Einschränkungen in Transaktionsgeschwindigkeit und -kosten. Layer-2 (L2) Lösungen wie Polygon wurden entwickelt, um diese Mängel zu beheben, bleiben jedoch von der L1-Infrastruktur abhängig und bringen eigene Kompromisse mit sich. Units Network hingegen führt einen Layer-0 (L0) Ansatz ein, der dieser Hierarchie eine neue Dimension hinzufügt. In diesem Artikel werden wir die Layer-0-Architektur von Units Network mit Ethereum (L1) und Polygon (L2) vergleichen, wobei wir uns auf die Vor- und Nachteile von Skalierbarkeit, Sicherheit und Liquidität konzentrieren.

In der sich entwickelnden Landschaft der Blockchain-Technologie ist der Bedarf an effizienten und genauen Prüfmechanismen immer wichtiger geworden. Da dezentralisierte Finanz- (DeFi) und Web3-Anwendungen immer weiter verbreitet sind, ist die Gewährleistung der Integrität und Sicherheit von Smart Contracts von größter Bedeutung. In diesem Dokument wird Web3D untersucht, eine Plattform, die behauptet, in weniger als einer Minute vollautomatische, fehlerfreie Prüfungen durchzuführen, und ihre möglichen Auswirkungen auf die Sicherheit und Compliance von Blockchains untersucht.
Die Bedeutung von Geschwindigkeit und Genauigkeit beim Blockchain-Auditing