Keuangan Desentralisasi(DeFi) telah berkembang pesat sejak 2020, menjadi pilar penting dalam ekosistem kripto. Meskipun inovasi terus bermunculan, kompleksitas dan fragmentasi juga meningkat, sehingga bahkan pengguna yang berpengalaman pun sulit untuk menguasai banyak rantai, aset, dan protokol.
Sementara itu, kecerdasan buatan (AI) beralih dari narasi dasar yang luas pada tahun 2023 ke fokus yang lebih profesional dan berorientasi pada agen pada tahun 2024. Perubahan ini melahirkan DeFi AI (DeFAI) - sebuah bidang yang sedang berkembang, di mana AI meningkatkan DeFi melalui otomatisasi, manajemen risiko, dan optimisasi modal.
DeFAI mencakup beberapa lapisan. Blockchain adalah lapisan dasar, agen AI perlu berinteraksi dengan rantai tertentu untuk dapat mengeksekusi transaksi dan kontrak pintar. Lapisan data dan lapisan komputasi menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI, yang berasal dari data harga historis, sentimen pasar, dan analisis on-chain. Lapisan privasi dan verifikasi memastikan data keuangan sensitif tetap aman sambil mempertahankan eksekusi tanpa kepercayaan. Terakhir, kerangka agen memungkinkan developer membangun aplikasi yang didorong oleh AI yang khusus, seperti robot perdagangan otonom, penilai risiko kredit, dan pengoptimal pemerintahan on-chain.
Seiring dengan ekspansi ekosistem DeFAI yang terus berkembang, proyek-proyek paling menonjol dapat dibagi menjadi tiga kategori utama:
1. Lapisan Abstrak
Protokol semacam ini berfungsi sebagai antarmuka ramah pengguna untuk Keuangan Desentralisasi, memungkinkan pengguna untuk memasukkan perintah yang dieksekusi di blockchain. Mereka biasanya terintegrasi dengan berbagai blockchain dan dApp, mengeksekusi niat pengguna, sambil menghilangkan langkah manual dalam transaksi yang kompleks.
Fungsi yang dapat dijalankan oleh protokol ini meliputi:
Dompet perdagangan salinan atau profil media sosial
Secara otomatis mengeksekusi take profit/stop loss dan transaksi lainnya berdasarkan persentase ukuran posisi.
Misalnya, tidak perlu secara manual menarik ETH dari platform pinjaman, mengalirkannya ke Solana, menukar token, dan menyediakan likuiditas - protokol lapisan abstrak hanya membutuhkan satu langkah untuk menyelesaikan operasi.
2. Agen Perdagangan Mandiri
Berbeda dengan robot perdagangan tradisional yang mengikuti aturan yang ditetapkan, agen perdagangan mandiri dapat belajar dan beradaptasi dengan kondisi pasar, serta menyesuaikan strategi berdasarkan informasi baru. Agen-agen ini dapat:
Menganalisis data untuk terus memperbaiki strategi
Memprediksi pergerakan pasar untuk membuat keputusan beli/jual yang lebih baik
Melaksanakan strategi DeFi yang kompleks
3. DApps yang Didukung AI
Aplikasi dApp DeFi menyediakan fungsi pinjam-meminjam, pertukaran, dan pertanian hasil. AI dan agen AI dapat meningkatkan layanan ini dengan cara berikut:
Mengoptimalkan penyediaan likuiditas melalui penyeimbangan kembali posisi LP untuk mendapatkan APY yang lebih baik
Memindai token dengan mendeteksi risiko potensial
Protokol-protokol unggulan di atas lapisan ini menghadapi beberapa tantangan:
Mengandalkan aliran data waktu nyata untuk mencapai eksekusi perdagangan yang optimal. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan efisiensi rute yang rendah, kegagalan perdagangan, atau tanpa keuntungan.
Model AI bergantung pada data historis, tetapi pasar cryptocurrency sangat berfluktuasi. Agen harus menerima pelatihan dari kumpulan data yang beragam dan berkualitas tinggi agar tetap efektif.
Diperlukan pemahaman menyeluruh tentang korelasi aset, perubahan likuiditas, dan sentimen pasar untuk memahami kondisi pasar secara keseluruhan.
Untuk memberikan produk yang lebih baik dan hasil terbaik, protokol ini harus mempertimbangkan integrasi berbagai kumpulan data dengan kualitas yang berbeda untuk meningkatkan tingkat produk.
Lapisan Data - Memberikan Daya untuk DeFAI Cerdas
Kualitas AI tergantung pada data yang digunakannya. Agar agen AI dapat berfungsi secara efektif dalam DeFAI, mereka memerlukan data yang real-time, terstruktur, dan dapat diverifikasi. Misalnya, lapisan abstraksi perlu mengakses data on-chain melalui RPC dan API jejaring sosial, sementara agen optimasi transaksi dan pendapatan memerlukan data untuk lebih menyempurnakan strategi transaksi dan mendistribusikan kembali sumber daya.
Kualitas data yang tinggi memungkinkan agen untuk melakukan analisis prediktif terhadap perilaku harga di masa depan, memberikan saran untuk perdagangan, agar sesuai dengan preferensi posisi beli atau jual terhadap aset tertentu.
Penyedia data utama DeFAI meliputi:
Mode Synth: Data sintetis untuk prediksi keuangan, menangkap distribusi perubahan harga secara keseluruhan, digunakan untuk prediksi model AI
Chainbase: dataset terstruktur seluruh rantai, menyediakan data yang ditingkatkan AI, untuk perdagangan, prediksi, dan mendapatkan alpha
sqd.ai: Danau data desentralisasi untuk agen AI, akses data multi-rantai yang dapat diskalakan dan disesuaikan, dengan keamanan bukti nol pengetahuan.
Cookie: lapisan data sosial dan on-chain yang ditujukan untuk agen AI, menggunakan 18 agen AI khusus untuk memproses lebih dari 7TB data agen on-chain di lebih dari 20 rantai
Perbandingan Blockchain Teratas yang Digunakan oleh AI Agent
Solana dan Base adalah dua rantai utama untuk membangun dan menerbitkan kerangka serta token agen AI. Agen AI memanfaatkan throughput tinggi dan jaringan latensi rendah Solana serta ElizaOS sumber terbuka untuk menerapkan token agen, sementara Virtuals berfungsi sebagai peluncuran untuk menerapkan agen di Base. Meskipun keduanya memiliki hackathon dan insentif dana, dalam hal program AI mereka sebagai sebuah rantai, mereka belum mencapai tingkat yang dicapai oleh beberapa blockchain khusus.
NEAR sebelumnya mendefinisikan dirinya sebagai blockchain L1 yang berfokus pada AI, dengan fungsi termasuk pasar tugas AI, pusat penelitian AI dengan kerangka agen AI sumber terbuka, dan asisten AI. Mereka baru-baru ini mengumumkan dana agen AI sebesar 20 juta dolar, untuk memperluas agen yang sepenuhnya otonom dan dapat diverifikasi di NEAR.
Langkah Selanjutnya DeFAI
Saat ini, sebagian besar AI agen dalam DeFi menghadapi batasan signifikan dalam mencapai otonomi penuh. Contohnya:
Lapisan abstraksi mengubah niat pengguna menjadi eksekusi, tetapi biasanya kurang memiliki kemampuan prediksi.
AI agen mungkin dapat menghasilkan alpha melalui analisis, tetapi kekurangan eksekusi perdagangan yang independen.
dApp yang didorong oleh AI dapat menangani penyimpanan atau transaksi, tetapi bersifat pasif dan bukan aktif.
Tahap berikutnya dari DeFAI mungkin akan fokus pada integrasi lapisan data yang berguna, untuk mengembangkan platform atau agen terbaik. Ini akan membutuhkan data on-chain yang mendalam tentang aktivitas whale, perubahan likuiditas, dan lain-lain, sekaligus menghasilkan data sintetik yang berguna untuk analisis prediktif yang lebih baik, serta menggabungkan analisis sentimen dari pasar umum, baik itu fluktuasi token kategori tertentu, atau fluktuasi token di jejaring sosial.
Tujuan akhirnya adalah agar agen AI dapat menghasilkan dan mengeksekusi strategi perdagangan secara mulus dari satu antarmuka. Seiring dengan kematangan sistem ini, kita mungkin akan melihat trader DeFi di masa depan bergantung pada agen AI untuk secara mandiri mengevaluasi, memprediksi, dan mengeksekusi strategi keuangan dengan intervensi manusia yang minimal.
Kesimpulan
Meskipun token dan kerangka agen AI baru-baru ini mengalami penurunan besar, DeFAI masih berada di tahap awal, dan potensi agen AI untuk meningkatkan kegunaan dan kinerja DeFi tidak dapat disangkal.
Kunci untuk melepaskan potensi ini terletak pada pengambilan data waktu nyata berkualitas tinggi, yang akan meningkatkan prediksi dan eksekusi perdagangan yang didorong oleh AI. Semakin banyak protokol yang mengintegrasikan berbagai lapisan data, protokol data membangun plugin untuk kerangka, yang menyoroti pentingnya data dalam pengambilan keputusan oleh agen.
Melihat ke depan, verifikasi dan privasi akan menjadi tantangan kunci yang harus diatasi oleh protokol. Saat ini, sebagian besar operasi agen AI masih merupakan kotak hitam, di mana pengguna harus mempercayakan dana mereka kepada agen tersebut. Oleh karena itu, pengembangan keputusan AI yang dapat diverifikasi akan membantu memastikan transparansi dan akuntabilitas proses agen. Protokol yang terintegrasi dengan TEE, FHE, dan bahkan bukti nol dapat meningkatkan verifikasi perilaku agen AI, sehingga menciptakan kepercayaan terhadap otonomi.
Hanya dengan berhasil menggabungkan data berkualitas tinggi, model yang kuat, dan proses pengambilan keputusan yang transparan, agen DeFAI dapat memperoleh penerapan yang luas.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
11 Suka
Hadiah
11
4
Bagikan
Komentar
0/400
TestnetNomad
· 6jam yang lalu
Keuangan Desentralisasi saja tidak paham masih bermain AI?
Lihat AsliBalas0
nft_widow
· 19jam yang lalu
Suckers sudah menggunakan teknologi tinggi.
Lihat AsliBalas0
CantAffordPancake
· 19jam yang lalu
Jika memiliki tangan, akan bisa bermain, tidak sefleksibel AI.
DeFAI: Bagaimana AI Memberdayakan Keuangan Desentralisasi untuk Mengungkap Potensi Baru
DeFAI: Bagaimana Kecerdasan Buatan Membebaskan Potensi Keuangan Desentralisasi
Keuangan Desentralisasi(DeFi) telah berkembang pesat sejak 2020, menjadi pilar penting dalam ekosistem kripto. Meskipun inovasi terus bermunculan, kompleksitas dan fragmentasi juga meningkat, sehingga bahkan pengguna yang berpengalaman pun sulit untuk menguasai banyak rantai, aset, dan protokol.
Sementara itu, kecerdasan buatan (AI) beralih dari narasi dasar yang luas pada tahun 2023 ke fokus yang lebih profesional dan berorientasi pada agen pada tahun 2024. Perubahan ini melahirkan DeFi AI (DeFAI) - sebuah bidang yang sedang berkembang, di mana AI meningkatkan DeFi melalui otomatisasi, manajemen risiko, dan optimisasi modal.
DeFAI mencakup beberapa lapisan. Blockchain adalah lapisan dasar, agen AI perlu berinteraksi dengan rantai tertentu untuk dapat mengeksekusi transaksi dan kontrak pintar. Lapisan data dan lapisan komputasi menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI, yang berasal dari data harga historis, sentimen pasar, dan analisis on-chain. Lapisan privasi dan verifikasi memastikan data keuangan sensitif tetap aman sambil mempertahankan eksekusi tanpa kepercayaan. Terakhir, kerangka agen memungkinkan developer membangun aplikasi yang didorong oleh AI yang khusus, seperti robot perdagangan otonom, penilai risiko kredit, dan pengoptimal pemerintahan on-chain.
Seiring dengan ekspansi ekosistem DeFAI yang terus berkembang, proyek-proyek paling menonjol dapat dibagi menjadi tiga kategori utama:
1. Lapisan Abstrak
Protokol semacam ini berfungsi sebagai antarmuka ramah pengguna untuk Keuangan Desentralisasi, memungkinkan pengguna untuk memasukkan perintah yang dieksekusi di blockchain. Mereka biasanya terintegrasi dengan berbagai blockchain dan dApp, mengeksekusi niat pengguna, sambil menghilangkan langkah manual dalam transaksi yang kompleks.
Fungsi yang dapat dijalankan oleh protokol ini meliputi:
Misalnya, tidak perlu secara manual menarik ETH dari platform pinjaman, mengalirkannya ke Solana, menukar token, dan menyediakan likuiditas - protokol lapisan abstrak hanya membutuhkan satu langkah untuk menyelesaikan operasi.
2. Agen Perdagangan Mandiri
Berbeda dengan robot perdagangan tradisional yang mengikuti aturan yang ditetapkan, agen perdagangan mandiri dapat belajar dan beradaptasi dengan kondisi pasar, serta menyesuaikan strategi berdasarkan informasi baru. Agen-agen ini dapat:
3. DApps yang Didukung AI
Aplikasi dApp DeFi menyediakan fungsi pinjam-meminjam, pertukaran, dan pertanian hasil. AI dan agen AI dapat meningkatkan layanan ini dengan cara berikut:
Protokol-protokol unggulan di atas lapisan ini menghadapi beberapa tantangan:
Mengandalkan aliran data waktu nyata untuk mencapai eksekusi perdagangan yang optimal. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan efisiensi rute yang rendah, kegagalan perdagangan, atau tanpa keuntungan.
Model AI bergantung pada data historis, tetapi pasar cryptocurrency sangat berfluktuasi. Agen harus menerima pelatihan dari kumpulan data yang beragam dan berkualitas tinggi agar tetap efektif.
Diperlukan pemahaman menyeluruh tentang korelasi aset, perubahan likuiditas, dan sentimen pasar untuk memahami kondisi pasar secara keseluruhan.
Untuk memberikan produk yang lebih baik dan hasil terbaik, protokol ini harus mempertimbangkan integrasi berbagai kumpulan data dengan kualitas yang berbeda untuk meningkatkan tingkat produk.
Lapisan Data - Memberikan Daya untuk DeFAI Cerdas
Kualitas AI tergantung pada data yang digunakannya. Agar agen AI dapat berfungsi secara efektif dalam DeFAI, mereka memerlukan data yang real-time, terstruktur, dan dapat diverifikasi. Misalnya, lapisan abstraksi perlu mengakses data on-chain melalui RPC dan API jejaring sosial, sementara agen optimasi transaksi dan pendapatan memerlukan data untuk lebih menyempurnakan strategi transaksi dan mendistribusikan kembali sumber daya.
Kualitas data yang tinggi memungkinkan agen untuk melakukan analisis prediktif terhadap perilaku harga di masa depan, memberikan saran untuk perdagangan, agar sesuai dengan preferensi posisi beli atau jual terhadap aset tertentu.
Penyedia data utama DeFAI meliputi:
Perbandingan Blockchain Teratas yang Digunakan oleh AI Agent
Solana dan Base adalah dua rantai utama untuk membangun dan menerbitkan kerangka serta token agen AI. Agen AI memanfaatkan throughput tinggi dan jaringan latensi rendah Solana serta ElizaOS sumber terbuka untuk menerapkan token agen, sementara Virtuals berfungsi sebagai peluncuran untuk menerapkan agen di Base. Meskipun keduanya memiliki hackathon dan insentif dana, dalam hal program AI mereka sebagai sebuah rantai, mereka belum mencapai tingkat yang dicapai oleh beberapa blockchain khusus.
NEAR sebelumnya mendefinisikan dirinya sebagai blockchain L1 yang berfokus pada AI, dengan fungsi termasuk pasar tugas AI, pusat penelitian AI dengan kerangka agen AI sumber terbuka, dan asisten AI. Mereka baru-baru ini mengumumkan dana agen AI sebesar 20 juta dolar, untuk memperluas agen yang sepenuhnya otonom dan dapat diverifikasi di NEAR.
Langkah Selanjutnya DeFAI
Saat ini, sebagian besar AI agen dalam DeFi menghadapi batasan signifikan dalam mencapai otonomi penuh. Contohnya:
Lapisan abstraksi mengubah niat pengguna menjadi eksekusi, tetapi biasanya kurang memiliki kemampuan prediksi.
AI agen mungkin dapat menghasilkan alpha melalui analisis, tetapi kekurangan eksekusi perdagangan yang independen.
dApp yang didorong oleh AI dapat menangani penyimpanan atau transaksi, tetapi bersifat pasif dan bukan aktif.
Tahap berikutnya dari DeFAI mungkin akan fokus pada integrasi lapisan data yang berguna, untuk mengembangkan platform atau agen terbaik. Ini akan membutuhkan data on-chain yang mendalam tentang aktivitas whale, perubahan likuiditas, dan lain-lain, sekaligus menghasilkan data sintetik yang berguna untuk analisis prediktif yang lebih baik, serta menggabungkan analisis sentimen dari pasar umum, baik itu fluktuasi token kategori tertentu, atau fluktuasi token di jejaring sosial.
Tujuan akhirnya adalah agar agen AI dapat menghasilkan dan mengeksekusi strategi perdagangan secara mulus dari satu antarmuka. Seiring dengan kematangan sistem ini, kita mungkin akan melihat trader DeFi di masa depan bergantung pada agen AI untuk secara mandiri mengevaluasi, memprediksi, dan mengeksekusi strategi keuangan dengan intervensi manusia yang minimal.
Kesimpulan
Meskipun token dan kerangka agen AI baru-baru ini mengalami penurunan besar, DeFAI masih berada di tahap awal, dan potensi agen AI untuk meningkatkan kegunaan dan kinerja DeFi tidak dapat disangkal.
Kunci untuk melepaskan potensi ini terletak pada pengambilan data waktu nyata berkualitas tinggi, yang akan meningkatkan prediksi dan eksekusi perdagangan yang didorong oleh AI. Semakin banyak protokol yang mengintegrasikan berbagai lapisan data, protokol data membangun plugin untuk kerangka, yang menyoroti pentingnya data dalam pengambilan keputusan oleh agen.
Melihat ke depan, verifikasi dan privasi akan menjadi tantangan kunci yang harus diatasi oleh protokol. Saat ini, sebagian besar operasi agen AI masih merupakan kotak hitam, di mana pengguna harus mempercayakan dana mereka kepada agen tersebut. Oleh karena itu, pengembangan keputusan AI yang dapat diverifikasi akan membantu memastikan transparansi dan akuntabilitas proses agen. Protokol yang terintegrasi dengan TEE, FHE, dan bahkan bukti nol dapat meningkatkan verifikasi perilaku agen AI, sehingga menciptakan kepercayaan terhadap otonomi.
Hanya dengan berhasil menggabungkan data berkualitas tinggi, model yang kuat, dan proses pengambilan keputusan yang transparan, agen DeFAI dapat memperoleh penerapan yang luas.
![DeFAI全解：AI如何释放DeFi的潜力？](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01