DeFAI：人工智能如何釋放去中心化金融的潛力？

去中心化金融(DeFi)自2020年以來迅速發展，成爲加密生態系統的核心支柱。然而，隨着新協議的不斷湧現，DeFi生態系統變得愈加復雜和分散，即便經驗豐富的用戶也難以駕馭衆多的鏈、資產和協議。

與此同時，人工智能(AI)正從2023年的宏觀基礎敘事，轉向2024年更加專業化和以代理爲導向的焦點。這一轉變催生了DeFi AI (DeFAI) - 一個新興領域,通過自動化、風險管理和資本優化來增強DeFi的功能。

DeFAI橫跨多個層級。底層是區塊鏈,AI代理需要與特定鏈交互來執行交易和智能合約。其上是數據層和計算層,爲訓練AI模型提供必要的基礎設施,這些模型利用歷史價格數據、市場情緒和鏈上分析。隱私和可驗證層確保敏感的金融數據在保持無需信任執行的同時保持安全。最上層是代理框架,允許開發者構建專門的AI驅動應用,如自主交易機器人、信用風險評估器和鏈上治理優化器。

隨着DeFAI生態系統的不斷擴大,最突出的項目可以分爲三大類:

1. 抽象層

這類協議充當DeFi的用戶友好界面,允許用戶通過簡單的提示來執行鏈上操作。它們通常集成了多個鏈和dApp,可以執行用戶意圖,同時簡化復雜交易中的手動步驟。

這些協議可以執行的功能包括:

• 跨鏈交換、借貸/提款、跨鏈交易執行
• 跟隨交易錢包或社交媒體帳戶進行交易
• 根據倉位規模百分比自動執行止盈/止損等交易

例如,用戶無需手動從借貸平台提取ETH,將其跨鏈到其他網路,兌換成其他代幣,並在DEX上提供流動性 - 抽象層協議只需一步即可完成全部操作。

2. 自主交易代理

不同於遵循預設規則的傳統交易機器人,自主交易代理能夠學習和適應市場條件,根據新信息調整策略。這些代理可以:

• 分析數據以持續優化策略
• 預測市場走勢,做出更明智的多空決策
• 執行復雜的DeFi策略,如基礎交易

3. AI驅動的DApps

傳統DeFi dApp提供借貸、交換、收益農場等功能。AI和AI代理可以通過以下方式增強這些服務:

• 通過重新平衡LP頭寸來優化流動性供應,獲得更高APY
• 掃描代幣以發現潛在風險,如地毯項目或蜜罐

這些協議面臨的主要挑戰包括:

1. 依賴實時數據流來實現最佳交易執行。數據質量差可能導致路由效率低下、交易失敗或無利可圖。

2. AI模型依賴歷史數據,但加密市場波動性很大。代理需要接受多樣化、高質量數據集的訓練才能保持有效性。

3. 需要全面了解資產相關性、流動性變化和市場情緒,才能洞悉整體市場狀況。

爲了提供更優質的產品和結果,這些協議應考慮整合各種不同質量的數據集,將其產品提升到新的水平。

數據層 - 爲DeFAI提供智能動力

AI的質量取決於其所依賴的數據。爲使AI代理在DeFAI中高效運作,它們需要實時、結構化和可驗證的數據。例如,抽象層需要通過RPC和社交網絡API訪問鏈上數據,而交易和收益優化代理則需要數據來進一步完善交易策略並重新分配資源。

高質量數據集使代理能夠更準確地預測未來價格走勢,爲交易提供建議,以適應用戶對特定資產的多空偏好。

DeFAI的主要數據提供商包括:

• Mode Synth:用於金融預測的合成數據,捕捉完整的價格變動分布
• Chainbase:全鏈結構化數據集,提供AI增強數據用於交易、預測和alpha發現
• sqd.ai:面向AI代理的去中心化數據湖,提供可擴展、可定制的多鏈數據訪問
• Cookie:面向AI代理的社交和鏈上數據層,處理多條鏈上的海量鏈上代理數據

AI代理區塊鏈的發展

除了爲AI和代理構建數據層,一些區塊鏈正在定位自己爲DeFAI的全棧解決方案。其中一個區塊鏈最近部署了DeFAI的協同工具,用於通過用戶提示執行鏈上交易。該區塊鏈還支持許多基於AI和代理的團隊,將各種協議集成到其生態系統中。

隨着更多代理的開發和交易執行,該區塊鏈正在迅速發展。這些舉措與他們使用AI升級網路同步進行,最引人注目的是爲區塊鏈配備了AI排序器。通過在執行前使用模擬和AI分析交易,可以在處理前阻止和審查高風險交易,確保鏈上安全。

DeFAI的未來發展

目前,DeFi中的大多數AI代理在實現完全自主方面仍面臨重大限制:

1. 抽象層將用戶意圖轉化爲執行,但通常缺乏預測能力
2. AI代理可能通過分析產生alpha,但缺乏獨立的交易執行能力
3. AI驅動的dApp可以管理保險庫或交易,但屬於被動而非主動

DeFAI的下一階段可能會專注於整合有用的數據層,以開發最佳的代理平台或代理。這將需要深層鏈上數據,如大戶活動、流動性變化等,同時生成用於更好預測分析的合成數據,並結合來自整體市場的情緒分析。

最終目標是使AI代理能夠從單一界面無縫生成和執行交易策略。隨着這些系統的成熟,未來的DeFi交易者可能會依賴AI代理在最少人爲幹預下自主評估、預測和執行金融策略。

結語

盡管AI代理代幣和框架近期出現大幅回調,但DeFAI仍處於早期階段,AI代理增強DeFi可用性和性能的潛力不容忽視。釋放這一潛力的關鍵在於獲取高質量的實時數據,這將改善AI驅動的交易預測和執行。

展望未來,可驗證性和隱私性將成爲協議必須解決的關鍵挑戰。目前,大多數AI代理操作仍然是不透明的,用戶必須將資金托付給它們。因此,發展可驗證的AI決策將有助於確保代理流程的透明度和可問責性。整合基於TEE、FHE甚至零知識證明的協議都可以增強AI代理行爲的可驗證性,從而建立對其自主性的信任。

只有成功結合高質量數據、穩健模型和透明決策流程,DeFAI代理才能獲得廣泛應用。