DeFAI：人工智能如何釋放去中心化金融的潛力

去中心化金融(DeFi)自2020年以來快速發展,成爲加密生態系統的重要支柱。盡管創新層出不窮,但復雜性和碎片化也隨之增加,即便經驗豐富的用戶也難以駕馭衆多鏈、資產和協議。

同時,人工智能(AI)從2023年的廣泛基礎敘事轉向2024年更專業、以代理爲導向的焦點。這種轉變催生了DeFi AI (DeFAI) - 一個新興領域,AI通過自動化、風險管理和資本優化來增強DeFi。

DeFAI橫跨多個層級。區塊鏈是基礎層,AI代理需與特定鏈交互才能執行交易和智能合約。數據層和計算層提供訓練AI模型所需的基礎設施,這些模型來自歷史價格數據、市場情緒和鏈上分析。隱私和可驗證層確保敏感財務數據安全的同時保持無信任執行。最後,代理框架允許開發者構建專門的AI驅動應用,如自主交易機器人、信用風險評估器和鏈上治理優化器。

隨着DeFAI生態不斷擴大,最突出的項目可分爲三個主要類別:

1. 抽象層

此類協議充當DeFi的用戶友好界面,允許用戶輸入鏈上執行的提示。它們通常與多個鏈和dApp集成,執行用戶意圖,同時消除復雜交易中的手動步驟。

這些協議可執行的功能包括:

• 交換、跨鏈、借出/取款、跨鏈執行交易
• 跟單交易錢包或社交媒體個人資料
• 根據倉位規模百分比自動執行止盈/止損等交易

例如,無需手動從借貸平台提取ETH,將其跨鏈到Solana,交換代幣,並提供流動性 - 抽象層協議只需一步即可完成操作。

2. 自主交易代理

與遵循預設規則的傳統交易機器人不同,自主交易代理可以學習和適應市場條件,並根據新信息調整策略。這些代理可以:

• 分析數據以不斷完善策略
• 預測市場走勢,以便做出更好的多頭/空頭決策
• 執行復雜的DeFi策略

3. AI驅動的DApps

DeFi dApp提供借貸、交換、收益farming等功能。AI和AI代理可以通過以下方式增強這些服務:

• 通過重新平衡LP頭寸來優化流動性供應,以獲得更好的APY
• 通過檢測潛在風險來掃描代幣

這些層上的頂級協議面臨一些挑戰:

1. 依賴實時數據流來實現最佳交易執行。數據質量差可能導致路線效率低下、交易失敗或無利可圖

2. AI模型依賴歷史數據,但加密貨幣市場波動性大。代理必須接受多樣化、高質量數據集的訓練才能保持有效性

3. 需要全面了解資產相關性、流動性變化和市場情緒,才能了解整體市場狀況

爲了提供更好的產品和最佳結果,這些協議應考慮整合各種不同質量的數據集,以提升產品水平。

數據層 - 爲DeFAI智能提供動力

AI的好壞取決於它所依賴的數據。爲了讓AI代理在DeFAI中有效工作,它們需要實時、結構化和可驗證的數據。例如,抽象層需要通過RPC和社交網絡API訪問鏈上數據,而交易和收益優化代理則需要數據來進一步完善交易策略並重新分配資源。

高質量的數據集使代理能更好地對未來價格行爲進行預測分析,爲交易提供建議,以適應對某些資產的多頭或空頭頭寸偏好。

DeFAI的主要數據提供商包括:

• Mode Synth:用於財務預測的合成數據,捕捉完整的價格變動分布,用於AI模型預測
• Chainbase:全鏈結構化數據集,提供AI增強數據,用於交易、預測和獲取alpha
• sqd.ai:面向AI代理的去中心化數據湖,可擴展、可定制的多鏈數據訪問,具有零知識證明安全性
• Cookie:面向AI代理的社交和鏈上數據層,使用18個專門的AI代理處理20多條鏈上的超過7TB的鏈上代理數據

AI代理所基於的頂級區塊鏈比較

Solana和Base是大多數AI代理框架和代幣構建和發布的兩條主要鏈。AI代理利用Solana的高吞吐量和低延遲網路以及開源ElizaOS來部署代理代幣,而Virtuals則充當了在Base上部署代理的發射臺。盡管它們都有黑客松和資金激勵,但就其作爲一條鏈的AI計劃而言,它們還沒有達到某些專門區塊鏈所達到的水平。

NEAR之前將自己定義爲以AI爲中心的L1區塊鏈,其功能包括AI任務市場、具有開源AI代理框架的AI研究中心和AI助手。他們最近宣布了2000萬美元的AI代理基金,用於在NEAR上擴展完全自主和可驗證的代理。

DeFAI的下一步

目前,DeFi中的大多數AI代理在實現完全自主方面面臨重大限制。例如:

1. 抽象層將用戶意圖轉化爲執行,但通常缺乏預測能力

2. AI代理可能會通過分析產生alpha,但缺乏獨立的交易執行

3. AI驅動的dApp可以處理保險庫或交易,但屬於被動而非主動

DeFAI的下一階段可能會專注於集成有用的數據層,以開發最佳的代理平台或代理。這將需要有關大戶活動、流動性變化等的深層鏈上數據,同時產生有用的合成數據以進行更好的預測分析,並結合來自一般市場的情緒分析,無論是特定類別的代幣波動,還是社交網絡上的代幣波動。

最終目標是AI代理能夠從單一界面無縫生成和執行交易策略。隨着這些系統的成熟,我們可能會看到未來DeFi交易者依靠AI代理在最少人爲幹預下自主評估、預測和執行金融策略。

結語

盡管AI代理代幣和框架近期大幅縮水,但DeFAI仍處於早期階段,AI代理增強DeFi可用性和性能的潛力是不可否認的。

釋放這一潛力的關鍵在於獲取高質量的實時數據,這將改善AI驅動的交易預測和執行。越來越多的協議集成了不同的數據層,數據協議爲框架構建了插件,這凸顯了數據對代理決策的重要性。

展望未來,可驗證性和隱私性將成爲協議必須解決的關鍵挑戰。目前,大多數AI代理操作仍然是一個黑匣子,用戶必須將資金托付給它。因此,可驗證的AI決策的發展將有助於確保代理流程的透明度和可問責性。集成基於TEE、FHE甚至零知識證明的協議都可以增強AI代理行爲的可驗證性,從而實現對自主性的信任。

只有成功結合高質量數據、穩健模型和透明決策流程,DeFAI代理才能獲得廣泛應用。