DeFAI: Як штучний інтелект може звільнити потенціал Децентралізованого фінансування
Децентралізоване фінансування(DeFi) швидко розвивалося з 2020 року, ставши важливим стовпом криптоекосистеми. Незважаючи на безліч інновацій, складність і фрагментація також зросли, і навіть досвідченим користувачам важко орієнтуватися в численних ланцюгах, активах і протоколах.
Одночасно, штучний інтелект (AI) переходить від широких базових наративів 2023 року до більш професійного, орієнтованого на агента фокусу 2024 року. Ця зміна спричинила появу DeFi AI (DeFAI) - нової галузі, в якій штучний інтелект покращує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.
DeFAI охоплює кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, AI-агенти повинні взаємодіяти з конкретними мережами для виконання транзакцій та смарт-контрактів. Рівень даних та обчислювальний рівень забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання AI-моделей, які базуються на історичних цінах, ринкових настроях та аналізі в мережі. Рівень конфіденційності та перевірки забезпечує безпеку чутливих фінансових даних, зберігаючи при цьому виконання без довіри. Нарешті, агентська структура дозволяє розробникам створювати спеціалізовані додатки на базі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитних ризиків та оптимізатори управління в мережі.
З розширенням екосистеми DeFAI, найпомітніші проекти можна розділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Ці протоколи виконують роль зручного інтерфейсу для користувачів Децентралізованого фінансування, дозволяючи користувачам вводити підказки для виконання в ланцюзі. Вони зазвичай інтегруються з кількома ланцюгами та dApp, реалізуючи наміри користувачів, одночасно усуваючи ручні етапи в складних транзакціях.
Ці протоколи можуть виконувати такі функції:
Обмін, крос-ланцюг, позика/виведення, виконання крос-ланцюгових угод
Гаманець для копіювання торгівлі або профіль у соціальних мережах
Автоматичне виконання торгівлі, таких як взяття прибутку/обмеження збитків, відповідно до відсотка обсягу позиції
Наприклад, без необхідності вручну витягувати ETH з платформи кредитування, переносити його через ланцюг до Solana, обмінювати токени та надавати ліквідність - протокол абстрактного рівня може виконати операцію всього за один крок.
2. Автономний торговий агент
На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються заздалегідь визначених правил, автономні торгові агенти можуть навчатися та адаптуватися до ринкових умов і коригувати стратегії на основі нової інформації. Ці агенти можуть:
Аналізуйте дані для постійного вдосконалення стратегії
Прогнозувати ринкові тенденції, щоб ухвалити кращі рішення про довгі/короткі позиції
Виконання складних стратегій децентралізованого фінансування
3. DApps, керовані ШІ
Децентралізовані фінансові dApp пропонують можливості кредитування, обміну, та отримання доходу. Штучний інтелект та агенті AI можуть покращити ці послуги наступними способами:
Оптимізуйте постачання ліквідності шляхом ребалансування позицій LP для отримання кращого APY
Сканування токенів шляхом виявлення потенційних ризиків
Ці провідні протоколи на цих рівнях стикаються з деякими викликами:
Покладатися на потоки даних в реальному часі для досягнення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до низької ефективності маршрутів, збоїв у торгівлі або відсутності прибутку.
Моделі ШІ залежать від історичних даних, але ринок криптовалют має високу волатильність. Агенти повинні пройти навчання на різноманітних, високоякісних наборах даних, щоб зберегти свою ефективність.
Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку
Для забезпечення кращих продуктів і найкращих результатів ці протоколи повинні враховувати інтеграцію різних наборів даних різної якості для підвищення рівня продукту.
Дані рівень - забезпечує потужність для DeFAI розумних контрактів
Якість штучного інтелекту залежить від даних, на яких він базується. Щоб AI-агенти ефективно працювали в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевіряються. Наприклад, абстрактний рівень повинен отримувати дані з блокчейну через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації торгівлі та доходів потребують даних для подальшого вдосконалення торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати поведінку цін у майбутньому, надаючи рекомендації щодо торгівлі, щоб відповідати перевагам у довгих або коротких позиціях по певних активах.
Основні постачальники даних DeFAI включають:
Mode Synth: Синтетичні дані для фінансового прогнозування, що захоплюють повний розподіл змін цін, для прогнозування моделей ШІ
Chainbase: повноцінний структурований датасет, що надає дані з покращенням AI, для торгівлі, прогнозування та отримання альфи
sqd.ai: Децентралізоване озеро даних для AI-агентів, масштабоване, налаштовуване мульти-ланцюгове доступ до даних з безпекою нульових знань.
Cookie: соціальний та блокчейн-дані, орієнтовані на AI-агенти, використовує 18 спеціалізованих AI-агентів для обробки понад 7 ТБ даних агентів на більш ніж 20 блокчейнах
Порівняння провідних блокчейнів, на яких базуються AI-агенти
Solana та Base є двома основними ланцюгами для побудови та випуску більшості AI агентських фреймворків та токенів. AI агенти використовують високу пропускну здатність і низьку затримку мережі Solana, а також відкритий ElizaOS для розгортання агентських токенів, тоді як Virtuals слугує майданчиком для розгортання агентів на Base. Незважаючи на те, що обидва мають хакатони та фінансові стимули, вони ще не досягли рівня, якого досягли певні спеціалізовані блокчейни, з точки зору AI програм на своєму ланцюзі.
NEAR раніше визначав себе як L1 блокчейн, орієнтований на AI, його функції включають ринок AI завдань, центр досліджень AI з відкритим агентським фреймворком та AI асистента. Нещодавно вони оголосили про фонд агентів у розмірі 20 мільйонів доларів США для розширення повністю автономних і перевіряємих агентів на NEAR.
Наступний крок DeFAI
Наразі більшість AI-агентів у DeFi стикаються з істотними обмеженнями у досягненні повної автономії. Наприклад:
Абстрактний рівень перетворює наміри користувача в виконання, але зазвичай не має прогностичних здібностей.
AI-агенти можуть генерувати альфа, аналізуючи, але їм бракує незалежного виконання торгів.
Додатки, що працюють на основі штучного інтелекту, можуть обробляти страхові фонди або транзакції, але вони є пасивними, а не активними.
Наступний етап DeFAI, ймовірно, зосередиться на інтеграції корисного шару даних для розробки оптимальної платформи або агента. Це вимагатиме глибоких ончейн-даних щодо активності великих гравців, змін ліквідності тощо, одночасно генеруючи корисні синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу, а також поєднуючи їх з аналізом настроїв з загального ринку, незалежно від коливань токенів конкретних категорій або коливань токенів у соціальних мережах.
Кінцевою метою є те, що AI-агенти зможуть безшовно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. З розвитком цих систем ми, можливо, побачимо, як майбутні трейдери DeFi покладатимуться на AI-агентів для самостійної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Висновок
Хоча токени та рамки AI-агентів нещодавно суттєво зменшилися, DeFAI все ще знаходиться на ранній стадії, потенціал AI-агентів підвищити доступність та продуктивність DeFi є незаперечним.
Ключем до розкриття цього потенціалу є отримання високоякісних реальних даних, що покращить прогнози та виконання угод, керованих ШІ. Все більше протоколів інтегрують різні рівні даних, а протоколи даних створюють плагіни для структури, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.
Заглядаючи в майбутнє, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які повинні бути вирішені в протоколах. Наразі більшість дій агентів ШІ залишаються чорними ящиками, і користувачі повинні довіряти їм свої кошти. Тому розвиток перевірених рішень ШІ допоможе забезпечити прозорість та підзвітність процесів агентів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE або навіть нульових знань може підвищити перевіреність дій агентів ШІ, що дозволить досягти довіри до автономності.
Тільки успішне поєднання високоякісних даних, надійних моделей та прозорих процесів прийняття рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування.
 і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
11 лайків
Нагородити
11
4
Поділіться
Прокоментувати
0/400
TestnetNomad
· 1год тому
Децентралізовані фінанси навіть не розумієте, а граєте в ШІ?
Переглянути оригіналвідповісти на0
nft_widow
· 14год тому
Смажити невдахи вже стало високими технологіями.
Переглянути оригіналвідповісти на0
CantAffordPancake
· 14год тому
Якщо є руки, то можна грати, але AI більш гнучкий.
DeFAI: Як штучний інтелект може надати можливості Децентралізованим фінансам, розкриваючи новий потенціал децентралізованого фінансування
DeFAI: Як штучний інтелект може звільнити потенціал Децентралізованого фінансування
Децентралізоване фінансування(DeFi) швидко розвивалося з 2020 року, ставши важливим стовпом криптоекосистеми. Незважаючи на безліч інновацій, складність і фрагментація також зросли, і навіть досвідченим користувачам важко орієнтуватися в численних ланцюгах, активах і протоколах.
Одночасно, штучний інтелект (AI) переходить від широких базових наративів 2023 року до більш професійного, орієнтованого на агента фокусу 2024 року. Ця зміна спричинила появу DeFi AI (DeFAI) - нової галузі, в якій штучний інтелект покращує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.
DeFAI охоплює кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, AI-агенти повинні взаємодіяти з конкретними мережами для виконання транзакцій та смарт-контрактів. Рівень даних та обчислювальний рівень забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання AI-моделей, які базуються на історичних цінах, ринкових настроях та аналізі в мережі. Рівень конфіденційності та перевірки забезпечує безпеку чутливих фінансових даних, зберігаючи при цьому виконання без довіри. Нарешті, агентська структура дозволяє розробникам створювати спеціалізовані додатки на базі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитних ризиків та оптимізатори управління в мережі.
З розширенням екосистеми DeFAI, найпомітніші проекти можна розділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Ці протоколи виконують роль зручного інтерфейсу для користувачів Децентралізованого фінансування, дозволяючи користувачам вводити підказки для виконання в ланцюзі. Вони зазвичай інтегруються з кількома ланцюгами та dApp, реалізуючи наміри користувачів, одночасно усуваючи ручні етапи в складних транзакціях.
Ці протоколи можуть виконувати такі функції:
Наприклад, без необхідності вручну витягувати ETH з платформи кредитування, переносити його через ланцюг до Solana, обмінювати токени та надавати ліквідність - протокол абстрактного рівня може виконати операцію всього за один крок.
2. Автономний торговий агент
На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються заздалегідь визначених правил, автономні торгові агенти можуть навчатися та адаптуватися до ринкових умов і коригувати стратегії на основі нової інформації. Ці агенти можуть:
3. DApps, керовані ШІ
Децентралізовані фінансові dApp пропонують можливості кредитування, обміну, та отримання доходу. Штучний інтелект та агенті AI можуть покращити ці послуги наступними способами:
Ці провідні протоколи на цих рівнях стикаються з деякими викликами:
Покладатися на потоки даних в реальному часі для досягнення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до низької ефективності маршрутів, збоїв у торгівлі або відсутності прибутку.
Моделі ШІ залежать від історичних даних, але ринок криптовалют має високу волатильність. Агенти повинні пройти навчання на різноманітних, високоякісних наборах даних, щоб зберегти свою ефективність.
Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку
Для забезпечення кращих продуктів і найкращих результатів ці протоколи повинні враховувати інтеграцію різних наборів даних різної якості для підвищення рівня продукту.
Дані рівень - забезпечує потужність для DeFAI розумних контрактів
Якість штучного інтелекту залежить від даних, на яких він базується. Щоб AI-агенти ефективно працювали в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевіряються. Наприклад, абстрактний рівень повинен отримувати дані з блокчейну через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації торгівлі та доходів потребують даних для подальшого вдосконалення торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.
Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати поведінку цін у майбутньому, надаючи рекомендації щодо торгівлі, щоб відповідати перевагам у довгих або коротких позиціях по певних активах.
Основні постачальники даних DeFAI включають:
Порівняння провідних блокчейнів, на яких базуються AI-агенти
Solana та Base є двома основними ланцюгами для побудови та випуску більшості AI агентських фреймворків та токенів. AI агенти використовують високу пропускну здатність і низьку затримку мережі Solana, а також відкритий ElizaOS для розгортання агентських токенів, тоді як Virtuals слугує майданчиком для розгортання агентів на Base. Незважаючи на те, що обидва мають хакатони та фінансові стимули, вони ще не досягли рівня, якого досягли певні спеціалізовані блокчейни, з точки зору AI програм на своєму ланцюзі.
NEAR раніше визначав себе як L1 блокчейн, орієнтований на AI, його функції включають ринок AI завдань, центр досліджень AI з відкритим агентським фреймворком та AI асистента. Нещодавно вони оголосили про фонд агентів у розмірі 20 мільйонів доларів США для розширення повністю автономних і перевіряємих агентів на NEAR.
Наступний крок DeFAI
Наразі більшість AI-агентів у DeFi стикаються з істотними обмеженнями у досягненні повної автономії. Наприклад:
Абстрактний рівень перетворює наміри користувача в виконання, але зазвичай не має прогностичних здібностей.
AI-агенти можуть генерувати альфа, аналізуючи, але їм бракує незалежного виконання торгів.
Додатки, що працюють на основі штучного інтелекту, можуть обробляти страхові фонди або транзакції, але вони є пасивними, а не активними.
Наступний етап DeFAI, ймовірно, зосередиться на інтеграції корисного шару даних для розробки оптимальної платформи або агента. Це вимагатиме глибоких ончейн-даних щодо активності великих гравців, змін ліквідності тощо, одночасно генеруючи корисні синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу, а також поєднуючи їх з аналізом настроїв з загального ринку, незалежно від коливань токенів конкретних категорій або коливань токенів у соціальних мережах.
Кінцевою метою є те, що AI-агенти зможуть безшовно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. З розвитком цих систем ми, можливо, побачимо, як майбутні трейдери DeFi покладатимуться на AI-агентів для самостійної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.
Висновок
Хоча токени та рамки AI-агентів нещодавно суттєво зменшилися, DeFAI все ще знаходиться на ранній стадії, потенціал AI-агентів підвищити доступність та продуктивність DeFi є незаперечним.
Ключем до розкриття цього потенціалу є отримання високоякісних реальних даних, що покращить прогнози та виконання угод, керованих ШІ. Все більше протоколів інтегрують різні рівні даних, а протоколи даних створюють плагіни для структури, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.
Заглядаючи в майбутнє, перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які повинні бути вирішені в протоколах. Наразі більшість дій агентів ШІ залишаються чорними ящиками, і користувачі повинні довіряти їм свої кошти. Тому розвиток перевірених рішень ШІ допоможе забезпечити прозорість та підзвітність процесів агентів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE або навіть нульових знань може підвищити перевіреність дій агентів ШІ, що дозволить досягти довіри до автономності.
Тільки успішне поєднання високоякісних даних, надійних моделей та прозорих процесів прийняття рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування.
![DeFAI повний розбір: як ШІ розкриває потенціал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01