DeFAI：Trí tuệ nhân tạo sẽ giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung như thế nào?
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) đã phát triển nhanh chóng kể từ năm 2020, trở thành trụ cột cốt lõi của hệ sinh thái tiền điện tử. Tuy nhiên, với sự xuất hiện liên tục của các giao thức mới, hệ sinh thái DeFi trở nên ngày càng phức tạp và phân tán, ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng gặp khó khăn trong việc điều hướng giữa nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển từ câu chuyện cơ bản vĩ mô của năm 2023 sang một trọng tâm chuyên nghiệp hơn và hướng đến đại lý trong năm 2024. Sự chuyển đổi này đã tạo ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, nhằm nâng cao chức năng của DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI trải qua nhiều cấp độ. Cấp độ cơ sở là blockchain, các đại lý AI cần tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Bên trên là lớp dữ liệu và lớp tính toán, cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo mô hình AI, các mô hình này sử dụng dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp bảo mật và có thể xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được bảo vệ an toàn trong khi vẫn duy trì việc thực hiện không cần sự tin cậy. Tầng trên cùng là khung đại lý, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng điều khiển bởi AI chuyên biệt, như robot giao dịch tự động, công cụ đánh giá rủi ro tín dụng và bộ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại:
1. Tầng trừu tượng
Các giao thức này đóng vai trò như một giao diện thân thiện với người dùng cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng thực hiện các thao tác trên chuỗi thông qua các hướng dẫn đơn giản. Chúng thường tích hợp nhiều chuỗi và dApp, có thể thực hiện ý định của người dùng, đồng thời đơn giản hóa các bước thủ công trong các giao dịch phức tạp.
Các chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Hoán đổi chuỗi chéo, vay mượn/rút tiền, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
Theo dõi ví giao dịch hoặc tài khoản mạng xã hội để thực hiện giao dịch
Thực hiện tự động chốt lời/cắt lỗ theo tỷ lệ phần trăm quy mô vị trí
Ví dụ, người dùng không cần phải thủ công rút ETH từ nền tảng cho vay, chuyển nó qua chuỗi đến các mạng khác, đổi thành các mã thông báo khác, và cung cấp tính thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành tất cả các thao tác.
2. Đại lý giao dịch tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã được thiết lập, các đại lý giao dịch tự chủ có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường, điều chỉnh chiến lược dựa trên thông tin mới. Những đại lý này có thể:
Phân tích dữ liệu để tối ưu hóa chiến lược liên tục
Dự đoán xu hướng thị trường, đưa ra quyết định mua bán thông minh hơn
Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp, như giao dịch cơ sở
3. DApps được điều khiển bởi AI
Các ứng dụng dApp DeFi truyền thống cung cấp các chức năng như cho vay, trao đổi, canh tác lợi nhuận, v.v. AI và các đại lý AI có thể tăng cường các dịch vụ này theo các cách sau:
Tối ưu hóa cung cấp thanh khoản thông qua việc cân bằng lại vị trí LP, đạt được APY cao hơn
Quét token để phát hiện rủi ro tiềm ẩn, như dự án thảm hoặc bẫy mật.
Những thách thức chính mà các giao thức này phải đối mặt bao gồm:
Dựa vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu suất định tuyến kém, giao dịch thất bại hoặc không có lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có độ biến động rất lớn. Các tác nhân cần được đào tạo bằng các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần hiểu rõ tính tương quan của tài sản, sự biến động thanh khoản và tâm lý thị trường, mới có thể nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Để cung cấp sản phẩm và kết quả tốt hơn, các giao thức này nên xem xét việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu có chất lượng khác nhau, nâng sản phẩm của chúng lên một tầm cao mới.
Lớp dữ liệu - Cung cấp động lực thông minh cho DeFAI
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện chiến lược giao dịch và phân bổ lại tài nguyên.
Tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý dự đoán chính xác hơn xu hướng giá trong tương lai, cung cấp các đề xuất giao dịch để phù hợp với sở thích mua bán của người dùng đối với tài sản cụ thể.
Các nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI bao gồm:
Mode Synth: Dữ liệu tổng hợp dùng cho dự đoán tài chính, nắm bắt đầy đủ phân phối biến động giá
Chainbase: Tập dữ liệu cấu trúc toàn chuỗi, cung cấp dữ liệu tăng cường AI cho giao dịch, dự đoán và phát hiện alpha.
sqd.ai: Hồ dữ liệu phi tập trung hướng đến AI, cung cấp truy cập dữ liệu đa chuỗi có thể mở rộng và tùy chỉnh.
Cookie: Mạng xã hội và lớp dữ liệu chuỗi dành cho AI, xử lý lượng lớn dữ liệu đại lý chuỗi trên nhiều chuỗi.
Sự phát triển của blockchain đại lý AI
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một số blockchain đang định vị mình như một giải pháp toàn diện cho DeFAI. Một blockchain trong số đó gần đây đã triển khai công cụ hợp tác DeFAI để thực hiện các giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng. Blockchain này cũng hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý, tích hợp các giao thức khác nhau vào hệ sinh thái của mình.
Với sự phát triển của nhiều đại lý và việc thực hiện giao dịch, blockchain này đang phát triển nhanh chóng. Những sáng kiến này được thực hiện đồng bộ với việc nâng cấp mạng bằng AI, nổi bật nhất là việc trang bị cho blockchain các bộ sắp xếp AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI để phân tích giao dịch trước khi thực hiện, có thể chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, đảm bảo an toàn trên chuỗi.
Tương lai phát triển của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung vẫn đang phải đối mặt với những hạn chế nghiêm trọng trong việc đạt được tính tự chủ hoàn toàn:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành hành động, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
dApp do AI điều khiển có thể quản lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích để phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu, chẳng hạn như hoạt động của các nhà đầu tư lớn, sự thay đổi tính thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp để phân tích dự đoán tốt hơn và kết hợp với phân tích tâm lý từ toàn bộ thị trường.
Mục tiêu cuối cùng là để các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi những hệ thống này trưởng thành, các nhà giao dịch DeFi trong tương lai có thể sẽ phụ thuộc vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp của con người tối thiểu.
Kết luận
Mặc dù các mã thông báo và khung AI đã có sự điều chỉnh lớn gần đây, nhưng DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, tiềm năng của việc tăng cường khả năng sử dụng và hiệu suất DeFi bằng AI không thể bị xem nhẹ. Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch do AI điều khiển.
Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và tính riêng tư sẽ trở thành những thách thức quan trọng mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác vụ của đại lý AI vẫn còn không minh bạch, người dùng phải giao phó tài sản của họ cho chúng. Do đó, phát triển các quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình của đại lý. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE thậm chí là bằng chứng không kiến thức có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của đại lý AI, từ đó xây dựng lòng tin vào tính tự chủ của chúng.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, các đại lý DeFAI mới có thể được ứng dụng rộng rãi.
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 thích
Phần thưởng
14
6
Chia sẻ
Bình luận
0/400
rekt_but_vibing
· 21giờ trước
defi đã tiến hóa đến mức phải nhìn sắc mặt của ai rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
OnChainArchaeologist
· 21giờ trước
AI đã có nhiều cách chơi hơn, thật tuyệt!
Xem bản gốcTrả lời0
StablecoinAnxiety
· 21giờ trước
Lại làm mới, Tài chính phi tập trung vẫn chưa hiểu rõ nữa.
Xem bản gốcTrả lời0
FlatTax
· 21giờ trước
AI lại tạo ra sản phẩm mới
Xem bản gốcTrả lời0
FrontRunFighter
· 21giờ trước
chỉ là một hũ mật ong mev khác được che giấu dưới dạng "đổi mới AI"
DeFAI: AI如何驱动Tài chính phi tập trung创新与自动化
DeFAI：Trí tuệ nhân tạo sẽ giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung như thế nào?
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) đã phát triển nhanh chóng kể từ năm 2020, trở thành trụ cột cốt lõi của hệ sinh thái tiền điện tử. Tuy nhiên, với sự xuất hiện liên tục của các giao thức mới, hệ sinh thái DeFi trở nên ngày càng phức tạp và phân tán, ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng gặp khó khăn trong việc điều hướng giữa nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển từ câu chuyện cơ bản vĩ mô của năm 2023 sang một trọng tâm chuyên nghiệp hơn và hướng đến đại lý trong năm 2024. Sự chuyển đổi này đã tạo ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, nhằm nâng cao chức năng của DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI trải qua nhiều cấp độ. Cấp độ cơ sở là blockchain, các đại lý AI cần tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Bên trên là lớp dữ liệu và lớp tính toán, cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo mô hình AI, các mô hình này sử dụng dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp bảo mật và có thể xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được bảo vệ an toàn trong khi vẫn duy trì việc thực hiện không cần sự tin cậy. Tầng trên cùng là khung đại lý, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng điều khiển bởi AI chuyên biệt, như robot giao dịch tự động, công cụ đánh giá rủi ro tín dụng và bộ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại:
1. Tầng trừu tượng
Các giao thức này đóng vai trò như một giao diện thân thiện với người dùng cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng thực hiện các thao tác trên chuỗi thông qua các hướng dẫn đơn giản. Chúng thường tích hợp nhiều chuỗi và dApp, có thể thực hiện ý định của người dùng, đồng thời đơn giản hóa các bước thủ công trong các giao dịch phức tạp.
Các chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Ví dụ, người dùng không cần phải thủ công rút ETH từ nền tảng cho vay, chuyển nó qua chuỗi đến các mạng khác, đổi thành các mã thông báo khác, và cung cấp tính thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành tất cả các thao tác.
2. Đại lý giao dịch tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã được thiết lập, các đại lý giao dịch tự chủ có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường, điều chỉnh chiến lược dựa trên thông tin mới. Những đại lý này có thể:
3. DApps được điều khiển bởi AI
Các ứng dụng dApp DeFi truyền thống cung cấp các chức năng như cho vay, trao đổi, canh tác lợi nhuận, v.v. AI và các đại lý AI có thể tăng cường các dịch vụ này theo các cách sau:
Những thách thức chính mà các giao thức này phải đối mặt bao gồm:
Dựa vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu suất định tuyến kém, giao dịch thất bại hoặc không có lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có độ biến động rất lớn. Các tác nhân cần được đào tạo bằng các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần hiểu rõ tính tương quan của tài sản, sự biến động thanh khoản và tâm lý thị trường, mới có thể nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Để cung cấp sản phẩm và kết quả tốt hơn, các giao thức này nên xem xét việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu có chất lượng khác nhau, nâng sản phẩm của chúng lên một tầm cao mới.
Lớp dữ liệu - Cung cấp động lực thông minh cho DeFAI
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện chiến lược giao dịch và phân bổ lại tài nguyên.
Tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý dự đoán chính xác hơn xu hướng giá trong tương lai, cung cấp các đề xuất giao dịch để phù hợp với sở thích mua bán của người dùng đối với tài sản cụ thể.
Các nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI bao gồm:
Sự phát triển của blockchain đại lý AI
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một số blockchain đang định vị mình như một giải pháp toàn diện cho DeFAI. Một blockchain trong số đó gần đây đã triển khai công cụ hợp tác DeFAI để thực hiện các giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng. Blockchain này cũng hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý, tích hợp các giao thức khác nhau vào hệ sinh thái của mình.
Với sự phát triển của nhiều đại lý và việc thực hiện giao dịch, blockchain này đang phát triển nhanh chóng. Những sáng kiến này được thực hiện đồng bộ với việc nâng cấp mạng bằng AI, nổi bật nhất là việc trang bị cho blockchain các bộ sắp xếp AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI để phân tích giao dịch trước khi thực hiện, có thể chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, đảm bảo an toàn trên chuỗi.
Tương lai phát triển của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung vẫn đang phải đối mặt với những hạn chế nghiêm trọng trong việc đạt được tính tự chủ hoàn toàn:
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích để phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu, chẳng hạn như hoạt động của các nhà đầu tư lớn, sự thay đổi tính thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp để phân tích dự đoán tốt hơn và kết hợp với phân tích tâm lý từ toàn bộ thị trường.
Mục tiêu cuối cùng là để các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi những hệ thống này trưởng thành, các nhà giao dịch DeFi trong tương lai có thể sẽ phụ thuộc vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp của con người tối thiểu.
Kết luận
Mặc dù các mã thông báo và khung AI đã có sự điều chỉnh lớn gần đây, nhưng DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, tiềm năng của việc tăng cường khả năng sử dụng và hiệu suất DeFi bằng AI không thể bị xem nhẹ. Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch do AI điều khiển.
Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và tính riêng tư sẽ trở thành những thách thức quan trọng mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác vụ của đại lý AI vẫn còn không minh bạch, người dùng phải giao phó tài sản của họ cho chúng. Do đó, phát triển các quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình của đại lý. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE thậm chí là bằng chứng không kiến thức có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của đại lý AI, từ đó xây dựng lòng tin vào tính tự chủ của chúng.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, các đại lý DeFAI mới có thể được ứng dụng rộng rãi.