DeFAI: Як штучний інтелект може розкрити потенціал децентралізованого фінансування?
Децентралізоване фінансування(DeFi)з 2020 року швидко розвивається, стаючи основним стовпом криптоекосистеми. Однак, із постійним виникненням нових протоколів, екосистема DeFi стає дедалі складнішою і децентралізованою, навіть досвідченим користувачам важко впоратися з численними ланцюгами, активами та протоколами.
Водночас, штучний інтелект (AI) переходить від макро-базового наративу 2023 року до більш професіоналізованого та орієнтованого на агента фокусу 2024 року. Ця зміна спричинила виникнення DeFi AI (DeFAI) - нової галузі, яка покращує функціональність DeFi за рахунок автоматизації, управління ризиками та оптимізації капіталу.
DeFAI охоплює кілька рівнів. Нижній рівень — це блокчейн, AI-агенти повинні взаємодіяти з певним ланцюгом для виконання транзакцій та смарт-контрактів. Над ним знаходяться рівні даних та обчислень, які забезпечують необхідну інфраструктуру для навчання AI-моделей, які використовують історичні дані про ціни, ринкові настрої та аналіз на ланцюгу. Рівень конфіденційності та перевірки забезпечує безпеку чутливих фінансових даних при збереженні безпідставного виконання. Найверхній рівень — це агентська структура, яка дозволяє розробникам створювати спеціалізовані AI-драйвові додатки, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитного ризику та оптимізатори управління на ланцюгу.
З розширенням екосистеми DeFAI найвидатніші проекти можна поділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Ці протоколи виконують роль дружнього інтерфейсу DeFi, дозволяючи користувачам виконувати операції в мережі через прості підказки. Вони зазвичай інтегрують кілька ланцюгів і dApp, можуть виконувати наміри користувачів, одночасно спрощуючи ручні кроки в складних транзакціях.
Ці протоколи можуть виконувати такі функції:
Кросчейн обмін, позика/вивід, виконання кросчейн交易
Слідкуйте за торговими гаманцями або обліковими записами в соціальних мережах для торгівлі
Автоматичне виконання торгівлі, такого як фіксація прибутку/збитків, відповідно до відсотка від обсягу позиції
Наприклад, користувачам не потрібно вручну вилучати ETH з платформи кредитування, переносити його через блокчейн на інші мережі, обмінювати на інші токени та забезпечувати ліквідність на DEX - протокол абстрактного рівня може виконати всі ці операції всього за один крок.
2. Автономний торговий агент
На відміну від традиційних торгових роботів, які діють за заздалегідь визначеними правилами, автономні торгові агенти можуть навчатися та пристосовуватися до ринкових умов, коригуючи стратегії відповідно до нової інформації. Ці агенти можуть:
Аналізуйте дані для постійної оптимізації стратегії
Прогнозуйте ринкові тенденції, щоб ухвалювати більш розумні рішення щодо довгих і коротких позицій
Виконання складних DeFi стратегій, таких як базова торгівля
3. DApps на основі штучного інтелекту
Традиційні DeFi dApp пропонують функції позик, обміну, фермерства прибутку тощо. Штучний інтелект та агенти ШІ можуть покращити ці послуги наступним чином:
Оптимізація постачання ліквідності шляхом ребалансування позицій LP для отримання вищого APY
Скануйте токени, щоб виявити потенційні ризики, такі як килимові проекти чи пастки.
Основні виклики, з якими стикаються ці протоколи, включають:
Залежність від потоків даних в реальному часі для досягнення оптимального виконання торгів. Погана якість даних може призвести до неефективності маршрутизації, невдалих угод або відсутності прибутку.
Моделі ШІ залежать від історичних даних, але ринок криптовалют має велику волатильність. Агенти повинні проходити навчання на різноманітних, якісних наборах даних, щоб зберігати свою ефективність.
Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб усвідомити загальний стан ринку.
Щоб забезпечити більш якісні продукти та результати, ці протоколи повинні розглянути можливість інтеграції різноманітних наборів даних різної якості, підвищивши свої продукти до нового рівня.
Дані - Для DeFAI забезпечення розумної потужності
Якість ШІ залежить від даних, на яких він базується. Щоб AI-агенти ефективно працювали в DeFAI, їм потрібні в реальному часі, структуровані та перевірені дані. Наприклад, абстрактний рівень потребує доступу до даних в ланцюгу через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації торгівлі та прибутків потребують даних для подальшого вдосконалення торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам точніше прогнозувати майбутні цінові тенденції, надаючи рекомендації для торгівлі, щоб відповідати уподобанням користувачів щодо конкретних активів.
Основні постачальники даних DeFAI включають:
Mode Synth: Синтетичні дані для фінансового прогнозування, що захоплюють повний розподіл змін цін
Chainbase: Повноцінний структурований набір даних для всієї мережі, що забезпечує дані, підсилені ШІ, для торгівлі, прогнозування та виявлення альфа.
sqd.ai: децентралізоване сховище даних для AI-агентів, що забезпечує масштабований та налаштований доступ до багатоланцюгових даних
Cookie: соціальний та ланцюговий рівень даних для AI-агентів, який обробляє величезні обсяги даних агентів на кількох ланцюгах
Розвиток AI-агентів у блокчейні
Крім створення шару даних для ШІ та агентів, деякі блокчейни позиціонують себе як повноцінні рішення DeFAI. Один з блокчейнів нещодавно розгорнув інструменти співпраці DeFAI для виконання транзакцій в ланцюгу на основі запитів користувачів. Цей блокчейн також підтримує багато команд на базі ШІ та агентів, інтегруючи різноманітні протоколи у свою екосистему.
Зі збільшенням кількості розробок агентів та виконання торгів, ця блокчейн-технологія швидко розвивається. Ці ініціативи синхронізуються з їхнім використанням AI для модернізації мережі, найяскравішим є оснащення блокчейну AI-сортувальником. Використовуючи моделювання та AI-аналіз торгів до виконання, можна заблокувати та перевірити високоризикові угоди перед їх обробкою, забезпечуючи безпеку на ланцюгу.
Майбутній розвиток DeFAI
Наразі більшість AI-агентів у DeFi все ще стикаються з істотними обмеженнями у досягненні повної автономії:
Абстрактний рівень перетворює наміри користувача на виконання, але зазвичай не має прогностичних здібностей.
AI-агенти можуть генерувати альфа-доходність через аналіз, але їм бракує незалежних можливостей виконання угод.
Додатки, керовані ШІ, можуть управляти страхувальними фондами або торгівлею, але вони є пасивними, а не активними.
Наступний етап DeFAI може зосередитися на інтеграції корисного шару даних для розробки оптимальної платформи або агента. Це вимагатиме глибоких даних на блокчейні, таких як активність великих гравців, зміни ліквідності та інше, одночасно генеруючи синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу та поєднуючи їх з аналізом настроїв з усього ринку.
Кінцевою метою є забезпечення можливості AI-агентів безшовно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. У міру зрілості цих систем майбутні трейдери DeFi можуть покладатися на AI-агентів для самостійної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Заключення
Незважаючи на значне коригування токенів агентів ШІ та фреймворків в останній час, DeFAI все ще перебуває на ранній стадії, і потенціал агентів ШІ для підвищення доступності та продуктивності DeFi не можна ігнорувати. Ключем до розкриття цього потенціалу є отримання якісних даних в режимі реального часу, що покращить прогнози та виконання угод, керованих ШІ.
Озираючись у майбутнє, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протокол повинен буде вирішити. Наразі більшість операцій AI-агентів залишаються непрозорими, і користувачі повинні довіряти їм свої кошти. Тому розвиток перевіряних рішень AI допоможе забезпечити прозорість і підзвітність процесів агентів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE та навіть нульових знань може підвищити перевіреність поведінки AI-агентів, встановлюючи довіру до їхньої автономності.
Тільки успішне поєднання високоякісних даних, надійних моделей і прозорих процесів прийняття рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 лайків
Нагородити
14
6
Поділіться
Прокоментувати
0/400
rekt_but_vibing
· 21год тому
дефі еволюціонував до того, щоб дивитися на обличчя штучного інтелекту.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OnChainArchaeologist
· 21год тому
AI способи стали більше, справді смачно
Переглянути оригіналвідповісти на0
StablecoinAnxiety
· 21год тому
Знову щось нове, а з Децентралізованими фінансами ще не розібрався.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FlatTax
· 21год тому
Штучний інтелект знову щось придумав
Переглянути оригіналвідповісти на0
FrontRunFighter
· 21год тому
просто ще один mev honeypot, замаскований під "AI innovation"
DeFAI: Як штучний інтелект сприяє інноваціям і автоматизації в Децентралізованих фінансах
DeFAI: Як штучний інтелект може розкрити потенціал децентралізованого фінансування?
Децентралізоване фінансування(DeFi)з 2020 року швидко розвивається, стаючи основним стовпом криптоекосистеми. Однак, із постійним виникненням нових протоколів, екосистема DeFi стає дедалі складнішою і децентралізованою, навіть досвідченим користувачам важко впоратися з численними ланцюгами, активами та протоколами.
Водночас, штучний інтелект (AI) переходить від макро-базового наративу 2023 року до більш професіоналізованого та орієнтованого на агента фокусу 2024 року. Ця зміна спричинила виникнення DeFi AI (DeFAI) - нової галузі, яка покращує функціональність DeFi за рахунок автоматизації, управління ризиками та оптимізації капіталу.
DeFAI охоплює кілька рівнів. Нижній рівень — це блокчейн, AI-агенти повинні взаємодіяти з певним ланцюгом для виконання транзакцій та смарт-контрактів. Над ним знаходяться рівні даних та обчислень, які забезпечують необхідну інфраструктуру для навчання AI-моделей, які використовують історичні дані про ціни, ринкові настрої та аналіз на ланцюгу. Рівень конфіденційності та перевірки забезпечує безпеку чутливих фінансових даних при збереженні безпідставного виконання. Найверхній рівень — це агентська структура, яка дозволяє розробникам створювати спеціалізовані AI-драйвові додатки, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитного ризику та оптимізатори управління на ланцюгу.
З розширенням екосистеми DeFAI найвидатніші проекти можна поділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Ці протоколи виконують роль дружнього інтерфейсу DeFi, дозволяючи користувачам виконувати операції в мережі через прості підказки. Вони зазвичай інтегрують кілька ланцюгів і dApp, можуть виконувати наміри користувачів, одночасно спрощуючи ручні кроки в складних транзакціях.
Ці протоколи можуть виконувати такі функції:
Наприклад, користувачам не потрібно вручну вилучати ETH з платформи кредитування, переносити його через блокчейн на інші мережі, обмінювати на інші токени та забезпечувати ліквідність на DEX - протокол абстрактного рівня може виконати всі ці операції всього за один крок.
2. Автономний торговий агент
На відміну від традиційних торгових роботів, які діють за заздалегідь визначеними правилами, автономні торгові агенти можуть навчатися та пристосовуватися до ринкових умов, коригуючи стратегії відповідно до нової інформації. Ці агенти можуть:
3. DApps на основі штучного інтелекту
Традиційні DeFi dApp пропонують функції позик, обміну, фермерства прибутку тощо. Штучний інтелект та агенти ШІ можуть покращити ці послуги наступним чином:
Основні виклики, з якими стикаються ці протоколи, включають:
Залежність від потоків даних в реальному часі для досягнення оптимального виконання торгів. Погана якість даних може призвести до неефективності маршрутизації, невдалих угод або відсутності прибутку.
Моделі ШІ залежать від історичних даних, але ринок криптовалют має велику волатильність. Агенти повинні проходити навчання на різноманітних, якісних наборах даних, щоб зберігати свою ефективність.
Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб усвідомити загальний стан ринку.
Щоб забезпечити більш якісні продукти та результати, ці протоколи повинні розглянути можливість інтеграції різноманітних наборів даних різної якості, підвищивши свої продукти до нового рівня.
Дані - Для DeFAI забезпечення розумної потужності
Якість ШІ залежить від даних, на яких він базується. Щоб AI-агенти ефективно працювали в DeFAI, їм потрібні в реальному часі, структуровані та перевірені дані. Наприклад, абстрактний рівень потребує доступу до даних в ланцюгу через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації торгівлі та прибутків потребують даних для подальшого вдосконалення торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам точніше прогнозувати майбутні цінові тенденції, надаючи рекомендації для торгівлі, щоб відповідати уподобанням користувачів щодо конкретних активів.
Основні постачальники даних DeFAI включають:
Розвиток AI-агентів у блокчейні
Крім створення шару даних для ШІ та агентів, деякі блокчейни позиціонують себе як повноцінні рішення DeFAI. Один з блокчейнів нещодавно розгорнув інструменти співпраці DeFAI для виконання транзакцій в ланцюгу на основі запитів користувачів. Цей блокчейн також підтримує багато команд на базі ШІ та агентів, інтегруючи різноманітні протоколи у свою екосистему.
Зі збільшенням кількості розробок агентів та виконання торгів, ця блокчейн-технологія швидко розвивається. Ці ініціативи синхронізуються з їхнім використанням AI для модернізації мережі, найяскравішим є оснащення блокчейну AI-сортувальником. Використовуючи моделювання та AI-аналіз торгів до виконання, можна заблокувати та перевірити високоризикові угоди перед їх обробкою, забезпечуючи безпеку на ланцюгу.
Майбутній розвиток DeFAI
Наразі більшість AI-агентів у DeFi все ще стикаються з істотними обмеженнями у досягненні повної автономії:
Наступний етап DeFAI може зосередитися на інтеграції корисного шару даних для розробки оптимальної платформи або агента. Це вимагатиме глибоких даних на блокчейні, таких як активність великих гравців, зміни ліквідності та інше, одночасно генеруючи синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу та поєднуючи їх з аналізом настроїв з усього ринку.
Кінцевою метою є забезпечення можливості AI-агентів безшовно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. У міру зрілості цих систем майбутні трейдери DeFi можуть покладатися на AI-агентів для самостійної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Заключення
Незважаючи на значне коригування токенів агентів ШІ та фреймворків в останній час, DeFAI все ще перебуває на ранній стадії, і потенціал агентів ШІ для підвищення доступності та продуктивності DeFi не можна ігнорувати. Ключем до розкриття цього потенціалу є отримання якісних даних в режимі реального часу, що покращить прогнози та виконання угод, керованих ШІ.
Озираючись у майбутнє, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протокол повинен буде вирішити. Наразі більшість операцій AI-агентів залишаються непрозорими, і користувачі повинні довіряти їм свої кошти. Тому розвиток перевіряних рішень AI допоможе забезпечити прозорість і підзвітність процесів агентів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE та навіть нульових знань може підвищити перевіреність поведінки AI-агентів, встановлюючи довіру до їхньої автономності.
Тільки успішне поєднання високоякісних даних, надійних моделей і прозорих процесів прийняття рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування.