DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Las Finanzas descentralizadas ( DeFi ) han crecido rápidamente desde 2020, convirtiéndose en un pilar central del ecosistema cripto. Sin embargo, a medida que surgen nuevos protocolos, el ecosistema DeFi se vuelve cada vez más complejo y descentralizado, lo que dificulta incluso para los usuarios experimentados navegar a través de la multitud de cadenas, activos y protocolos.
Mientras tanto, la inteligencia artificial (AI) está pasando de la narrativa macroeconómica de 2023 a un enfoque más especializado y orientado a agentes para 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI (DeFAI) - un campo emergente que mejora las funcionalidades de DeFi a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI abarca múltiples niveles. En la base está la blockchain, donde los agentes de IA necesitan interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Encima de esto están la capa de datos y la capa de computación, que proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, los cuales utilizan datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles se mantengan seguros mientras se ejecutan sin necesidad de confianza. En la parte superior está el marco de agentes, que permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena.
A medida que el ecosistema DeFAI continúa expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres grandes categorías:
1. Capa de abstracción
Estos protocolos actúan como interfaces amigables para el usuario de las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios realizar operaciones en la cadena a través de indicaciones simples. A menudo integran múltiples cadenas y dApps, pueden ejecutar la intención del usuario, al mismo tiempo que simplifican los pasos manuales en transacciones complejas.
Estas funciones que pueden ejecutar los protocolos incluyen:
Intercambio entre cadenas, préstamos/retiros, ejecución de transacciones entre cadenas
Sigue las transacciones de la billetera de trading o de las cuentas de redes sociales.
Ejecutar automáticamente las operaciones de toma de ganancias/pérdidas según el porcentaje del tamaño de la posición.
Por ejemplo, los usuarios no necesitan extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, transferirlo a otras redes, intercambiarlo por otros tokens y proporcionar liquidez en DEX: el protocolo de capa de abstracción puede completar todas las operaciones en un solo paso.
2. Agente de negociación autónomo
A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas preestablecidas, los agentes de trading autónomo pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, ajustando sus estrategias según nueva información. Estos agentes pueden:
Analizar datos para optimizar continuamente estrategias
Predecir la tendencia del mercado y tomar decisiones más inteligentes de compra y venta
Ejecutar estrategias complejas de Finanzas descentralizadas, como el trading básico
3. DApps impulsados por IA
Las dApps DeFi tradicionales ofrecen funciones como préstamos, intercambios y agricultura de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Optimizar el suministro de liquidez mediante el reequilibrio de posiciones de LP para obtener un APY más alto
Escanea tokens para descubrir riesgos potenciales, como proyectos de alfombra o honeypots.
Estos protocolos enfrentan los principales desafíos que incluyen:
Depender de flujos de datos en tiempo real para lograr una ejecución óptima de las operaciones. La mala calidad de los datos puede llevar a una eficiencia de enrutamiento deficiente, fallos en las operaciones o a que no sean rentables.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero la volatilidad del mercado de criptomonedas es muy alta. Los agentes necesitan ser entrenados con conjuntos de datos diversificados y de alta calidad para mantener su efectividad.
Necesitas entender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para poder vislumbrar la situación general del mercado.
Para ofrecer productos y resultados de mayor calidad, estos protocolos deberían considerar la integración de diversos conjuntos de datos de diferentes calidades, elevando sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporcionar poder inteligente a DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera eficiente en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa abstracta necesita acceder a los datos en cadena a través de RPC y APIs de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y rendimientos requieren datos para perfeccionar aún más las estrategias de transacción y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes predecir con mayor precisión la tendencia de precios futuros, proporcionando recomendaciones de negociación que se adaptan a las preferencias largas y cortas de los usuarios sobre activos específicos.
Los principales proveedores de datos de DeFAI incluyen:
Mode Synth: Datos sintéticos para la predicción financiera, capturando la distribución completa de los cambios de precio.
Chainbase: conjunto de datos estructurados de toda la cadena, proporciona datos mejorados por IA para transacciones, predicciones y descubrimiento de alfa.
sqd.ai: Lago de datos descentralizado orientado a agentes de IA, que ofrece acceso a datos multichain escalable y personalizable.
Cookie: Capa de datos sociales y en cadena orientada a agentes de IA, que maneja grandes volúmenes de datos de agentes en múltiples cadenas.
Desarrollo de la blockchain de agentes de IA
Además de construir una capa de datos para IA y agentes, algunas cadenas de bloques se están posicionando como soluciones de pila completa de DeFAI. Una de estas cadenas de bloques ha desplegado recientemente herramientas colaborativas de DeFAI para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones de los usuarios. Esta cadena de bloques también apoya a muchos equipos basados en IA y agentes, integrando varios protocolos en su ecosistema.
Con el desarrollo de más agentes y la ejecución de transacciones, esta blockchain está avanzando rápidamente. Estas iniciativas se llevan a cabo en sincronía con su uso de IA para actualizar la red, siendo lo más destacado el equipar a la blockchain con un clasificador de IA. Al utilizar simulaciones y análisis de IA antes de la ejecución de transacciones, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento, asegurando la seguridad en la cadena.
El futuro desarrollo de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en DeFi aún enfrentan importantes limitaciones para lograr la autonomía total:
La capa de abstracción convierte la intención del usuario en ejecución, pero a menudo carece de capacidad predictiva.
Los agentes de IA pueden generar alpha a través del análisis, pero carecen de la capacidad de ejecución de operaciones de forma independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden gestionar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.
La próxima etapa de DeFAI puede centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de proxy. Esto requerirá datos en cadena profundos, como actividades de grandes tenedores, cambios en la liquidez, etc., mientras se generan datos sintéticos para un mejor análisis predictivo y se combinan con análisis de sentimientos del mercado en general.
El objetivo final es permitir que los agentes de IA generen y ejecuten estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, los futuros traders de DeFi podrían confiar en los agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de manera autónoma con la mínima intervención humana.
Conclusión
A pesar de que los tokens y marcos de agentes de IA han experimentado una fuerte corrección recientemente, DeFAI aún se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad y el rendimiento de las Finanzas descentralizadas no debe ser subestimado. La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las predicciones y ejecuciones de transacciones impulsadas por IA.
De cara al futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en los desafíos clave que los protocolos deberán abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo opacas, y los usuarios deben confiar sus fondos a ellos. Por lo tanto, desarrollar decisiones de IA verificables ayudará a garantizar la transparencia y la responsabilidad en los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas de cero conocimiento puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, estableciendo así confianza en su autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de toma de decisiones transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.
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rekt_but_vibing
· hace21h
defi ha evolucionado para depender de la inteligencia artificial.
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OnChainArchaeologist
· hace21h
El juego de IA se ha vuelto más variado, realmente es delicioso.
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StablecoinAnxiety
· hace21h
Ya he hecho algo nuevo, ni siquiera he entendido bien las Finanzas descentralizadas.
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FlatTax
· hace21h
La IA ha creado algo nuevo de nuevo.
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FrontRunFighter
· hace21h
solo otro honeypot de MEV enmascarado como "innovación de IA"
DeFAI: ¿Cómo impulsa la IA la innovación y automatización en Finanzas descentralizadas?
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Mientras tanto, la inteligencia artificial (AI) está pasando de la narrativa macroeconómica de 2023 a un enfoque más especializado y orientado a agentes para 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI (DeFAI) - un campo emergente que mejora las funcionalidades de DeFi a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI abarca múltiples niveles. En la base está la blockchain, donde los agentes de IA necesitan interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Encima de esto están la capa de datos y la capa de computación, que proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, los cuales utilizan datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles se mantengan seguros mientras se ejecutan sin necesidad de confianza. En la parte superior está el marco de agentes, que permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena.
A medida que el ecosistema DeFAI continúa expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres grandes categorías:
1. Capa de abstracción
Estos protocolos actúan como interfaces amigables para el usuario de las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios realizar operaciones en la cadena a través de indicaciones simples. A menudo integran múltiples cadenas y dApps, pueden ejecutar la intención del usuario, al mismo tiempo que simplifican los pasos manuales en transacciones complejas.
Estas funciones que pueden ejecutar los protocolos incluyen:
Por ejemplo, los usuarios no necesitan extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, transferirlo a otras redes, intercambiarlo por otros tokens y proporcionar liquidez en DEX: el protocolo de capa de abstracción puede completar todas las operaciones en un solo paso.
2. Agente de negociación autónomo
A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas preestablecidas, los agentes de trading autónomo pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, ajustando sus estrategias según nueva información. Estos agentes pueden:
3. DApps impulsados por IA
Las dApps DeFi tradicionales ofrecen funciones como préstamos, intercambios y agricultura de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Estos protocolos enfrentan los principales desafíos que incluyen:
Depender de flujos de datos en tiempo real para lograr una ejecución óptima de las operaciones. La mala calidad de los datos puede llevar a una eficiencia de enrutamiento deficiente, fallos en las operaciones o a que no sean rentables.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero la volatilidad del mercado de criptomonedas es muy alta. Los agentes necesitan ser entrenados con conjuntos de datos diversificados y de alta calidad para mantener su efectividad.
Necesitas entender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para poder vislumbrar la situación general del mercado.
Para ofrecer productos y resultados de mayor calidad, estos protocolos deberían considerar la integración de diversos conjuntos de datos de diferentes calidades, elevando sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporcionar poder inteligente a DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera eficiente en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa abstracta necesita acceder a los datos en cadena a través de RPC y APIs de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y rendimientos requieren datos para perfeccionar aún más las estrategias de transacción y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes predecir con mayor precisión la tendencia de precios futuros, proporcionando recomendaciones de negociación que se adaptan a las preferencias largas y cortas de los usuarios sobre activos específicos.
Los principales proveedores de datos de DeFAI incluyen:
Desarrollo de la blockchain de agentes de IA
Además de construir una capa de datos para IA y agentes, algunas cadenas de bloques se están posicionando como soluciones de pila completa de DeFAI. Una de estas cadenas de bloques ha desplegado recientemente herramientas colaborativas de DeFAI para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones de los usuarios. Esta cadena de bloques también apoya a muchos equipos basados en IA y agentes, integrando varios protocolos en su ecosistema.
Con el desarrollo de más agentes y la ejecución de transacciones, esta blockchain está avanzando rápidamente. Estas iniciativas se llevan a cabo en sincronía con su uso de IA para actualizar la red, siendo lo más destacado el equipar a la blockchain con un clasificador de IA. Al utilizar simulaciones y análisis de IA antes de la ejecución de transacciones, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento, asegurando la seguridad en la cadena.
El futuro desarrollo de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en DeFi aún enfrentan importantes limitaciones para lograr la autonomía total:
La próxima etapa de DeFAI puede centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de proxy. Esto requerirá datos en cadena profundos, como actividades de grandes tenedores, cambios en la liquidez, etc., mientras se generan datos sintéticos para un mejor análisis predictivo y se combinan con análisis de sentimientos del mercado en general.
El objetivo final es permitir que los agentes de IA generen y ejecuten estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, los futuros traders de DeFi podrían confiar en los agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de manera autónoma con la mínima intervención humana.
Conclusión
A pesar de que los tokens y marcos de agentes de IA han experimentado una fuerte corrección recientemente, DeFAI aún se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad y el rendimiento de las Finanzas descentralizadas no debe ser subestimado. La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las predicciones y ejecuciones de transacciones impulsadas por IA.
De cara al futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en los desafíos clave que los protocolos deberán abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo opacas, y los usuarios deben confiar sus fondos a ellos. Por lo tanto, desarrollar decisiones de IA verificables ayudará a garantizar la transparencia y la responsabilidad en los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas de cero conocimiento puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, estableciendo así confianza en su autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de toma de decisiones transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.