DeFAI:AIが分散型金融の可能性を解き放つ方法

分散型金融(DeFi)は2020年以来急速に発展し、暗号エコシステムの重要な柱となっています。革新が次々と登場する一方で、複雑さと断片化も増加しており、経験豊富なユーザーでさえ多くのチェーン、資産、プロトコルを使いこなすのが難しくなっています。

同時に、人工知能(AI)は2023年の広範な基盤のストーリーから2024年のより専門的で代理指向の焦点に移行しています。この変化はDeFi AI (DeFAI)を生み出しました - 自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化する新興分野です。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

DeFAIは複数のレイヤーにまたがっています。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引やスマートコントラクトを実行する必要があります。データレイヤーと計算レイヤーは、歴史的価格データ、市場の感情、およびオンチェーン分析から得られたAIモデルのトレーニングに必要なインフラストラクチャを提供します。プライバシーと検証レイヤーは、機密の財務データを安全に保ちながら、信頼のない実行を維持します。最後に、エージェントフレームワークは、開発者が自律トレーディングボット、信用リスク評価ツール、およびオンチェーンガバナンス最適化ツールなどの特化型AI駆動アプリケーションを構築できるようにします。

DeFAIエコシステムが拡大する中で、最も際立ったプロジェクトは3つの主要なカテゴリーに分けられます:

1. 抽象化レイヤー

このようなプロトコルは、DeFiのユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、ユーザーがオンチェーンで実行されるプロンプトを入力できるようにします。これらは通常、複数のチェーンやdAppと統合され、ユーザーの意図を実行し、複雑な取引における手動ステップを排除します。

これらのプロトコルが実行可能な機能には、

• 交換、クロスチェーン、貸出/引き出し、クロスチェーン取引の実行
• フォロー取引ウォレットまたはソーシャルメディアのプロフィール
• ポジション規模の割合に基づいて自動的に利益確定/損失限定などの取引を実行する

例えば、借貸プラットフォームからETHを手動で引き出し、Solanaにクロスチェーンし、トークンを交換して流動性を提供する必要はありません - アブストラクションレイヤープロトコルは、一つのステップで操作を完了できます。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

2. 自律型取引エージェント

従来のルールに従う取引ロボットとは異なり、自律型取引エージェントは市場の状況を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整することができます。これらのエージェントは:

• データを分析して戦略を継続的に改善する
• 市場の動向を予測し、より良いロング/ショートの決定を行うために
• 複雑なDeFi戦略の実行

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

3. AI搭載のDApps

DeFi dAppは、借貸、交換、収益farmingなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、以下の方法でこれらのサービスを強化できます:

• LPポジションのリバランスを通じて流動性供給を最適化し、より良いAPYを得る
• トークンをスキャンするために潜在的なリスクを検出することによって

これらのレイヤー上のトッププロトコルはいくつかの課題に直面しています:

1. 最適な取引実行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存します。データ品質が低いと、ルートの効率が悪化し、取引が失敗するか、利益が出ない可能性があります。

2. AIモデルは過去のデータに依存しますが、暗号通貨市場は変動が大きいです。エージェントは多様で高品質なデータセットのトレーニングを受ける必要があります。

3. 資産の相関性、流動性の変化、市場の感情を包括的に理解する必要があり、全体的な市場状況を把握することができる。

より良い製品と最適な結果を提供するために、これらのプロトコルは、製品のレベルを向上させるために、さまざまな異なる品質のデータセットを統合することを考慮すべきです。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

データ層 - DeFAIスマートを駆動する

AIの良し悪しは、それが依存するデータに依存します。AIエージェントがDeFAIで効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化された検証可能なデータが必要です。例えば、抽象レイヤーはRPCとソーシャルネットワークAPIを通じてオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引と収益最適化エージェントは取引戦略をさらに洗練させ、リソースを再配分するためのデータが必要です。

高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向をより良く予測分析できるようにし、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに適応するために取引の提案を提供します。

DeFAIの主要データ提供者には次のものが含まれます:

• モード合成: 財務予測のための合成データで、完全な価格変動分布を捉え、AIモデルの予測に使用される
• Chainbase:全チェーン構造化データセット、AI強化データを提供し、取引、予測、アルファの取得に使用されます
• sqd.ai:AIエージェント向けの分散化データレイク、スケーラブルでカスタマイズ可能なマルチチェーンデータアクセス、ゼロ知識証明のセキュリティを備えています。
• Cookie: AIエージェント向けのソーシャルおよびオンチェーンデータ層で、18の専用AIエージェントを使用して20以上のチェーン上の7TBを超えるオンチェーンエージェントデータを処理します

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

AIエージェントが基盤とするトップブロックチェーン比較

SolanaとBaseは、ほとんどのAIエージェントフレームワークとトークンの構築および発行のための2つの主要なチェーンです。AIエージェントは、Solanaの高スループットと低遅延ネットワーク、およびオープンソースのElizaOSを利用してエージェントトークンを展開し、VirtualsはBase上でエージェントを展開するためのランチャーとして機能します。どちらもハッカソンと資金のインセンティブがありますが、チェーンとしてのAIプランに関しては、特定の専用ブロックチェーンが達成したレベルにはまだ達していません。

NEARは以前、自身をAI中心のL1ブロックチェーンとして定義し、その機能にはAIタスクマーケット、オープンソースのAIエージェントフレームワークを持つAI研究センター、AIアシスタントが含まれます。彼らは最近、NEAR上で完全自律かつ検証可能なエージェントを拡張するために2000万ドルのAIエージェントファンドを発表しました。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

DeFAIの次のステップ

現在、DeFiにおけるほとんどのAIエージェントは、完全な自主性の実現に重大な制限に直面しています。例えば:

1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力に欠けています。

2. AIエージェントはアルファを生成するために分析を行う可能性がありますが、独立した取引実行が不足しています。

3. AI駆動のdAppは保険庫や取引を処理できますが、受動的であり能動的ではありません。

DeFAIの次の段階は、有用なデータ層の統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームまたは代理を開発する可能性があります。これには、大口の活動、流動性の変化などに関する深層なオンチェーンデータが必要であり、同時により良い予測分析のための有用な合成データを生成し、特定のカテゴリのトークンの変動やソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関する一般市場からの感情分析を組み合わせる必要があります。

最終的な目標は、AIエージェントが単一のインターフェースからシームレスに取引戦略を生成し、実行できることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的にはDeFiのトレーダーがAIエージェントに依存し、最小限の人間の介入で自律的に金融戦略を評価、予測、実行するのを目にするかもしれません。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

まとめ

AIエージェントトークンとフレームワークが最近大幅に縮小したにもかかわらず、DeFAIはまだ初期段階にあり、AIエージェントがDeFiの有用性とパフォーマンスを向上させる可能性は否定できません。

この潜在能力を引き出す鍵は、高品質なリアルタイムデータを取得することであり、これによりAI駆動の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータレイヤーを統合し、データプロトコルはフレームワークにプラグインを構築しており、これはエージェントの意思決定に対するデータの重要性を強調しています。

未来を展望すると、検証可能性とプライバシーがプロトコルが解決しなければならない重要な課題となるでしょう。現在、大多数のAIエージェントの操作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金をそれに委ねなければなりません。したがって、検証可能なAI意思決定の発展は、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立ちます。TEE、FHE、さらにはゼロ知識証明に基づくプロトコルの統合は、AIエージェントの行動の検証可能性を高め、自律性への信頼を実現することができます。

高品質なデータ、堅牢なモデル、透明な意思決定プロセスをうまく組み合わせることで、DeFAIエージェントは広く利用されるようになります。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?