DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات التمويل اللامركزي؟

التمويل اللامركزي ( DeFi ) منذ أن تطورت بسرعة منذ عام 2020، كانت دائمًا ركيزة أساسية في نظام التشفير البيئي. على الرغم من أنه تم إنشاء العديد من البروتوكولات المبتكرة، إلا أنه أدى أيضًا إلى زيادة التعقيد والتجزئة، حتى أن المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التنقل بين العديد من سلاسل الكتل والأصول والبروتوكولات.

في الوقت نفسه، تطور الذكاء الاصطناعي (AI) من سرد أساسي واسع النطاق في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا وتوجيهًا للوكيل في عام 2024. وقد أسفر هذا التحول عن ظهور DeFi AI (DeFAI) - مجال ناشئ حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.

DeFAI يتجاوز عدة مستويات. تعتبر blockchain الطبقة الأساسية، لأن وكلاء الذكاء الاصطناعي يجب أن يتفاعلوا مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوق ذلك، توفر طبقة البيانات وطبقة الحساب البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تأتي من بيانات الأسعار التاريخية، والمشاعر السوقية، والتحليلات على السلسلة. تضمن طبقة الخصوصية وقابلية التحقق أن تظل البيانات المالية الحساسة آمنة مع الحفاظ على تنفيذ غير موثوق. أخيرًا، يسمح إطار الوكلاء للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مثل روبوتات التداول المستقلة، ومقيمات مخاطر الائتمان، ومحسنات الحوكمة على السلسلة.

مع توسع نظام DeFAI البيئي، يمكن تقسيم المشاريع البارزة إلى ثلاثة فئات رئيسية:

1. الطبقة التجريدية

تعمل البروتوكولات المبنية على هذه الفئة كواجهة مستخدم ودية تشبه ChatGPT للتمويل اللامركزي، مما يسمح للمستخدمين بإدخال الموجهات التي يتم تنفيذها على السلسلة. وعادة ما تتكامل مع عدة سلاسل وdApp، وتنفذ نوايا المستخدم، بينما تقضي على الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.

تشمل بعض الوظائف التي يمكن تنفيذها بواسطة هذه البروتوكولات:

• تبادل، عبر السلاسل، إقراض/سحب، تنفيذ المعاملات عبر السلاسل
• محفظة التداول أو ملف تعريف الوسائط الاجتماعية
• تنفيذ أوامر جني الأرباح/وقف الخسائر تلقائيًا بناءً على نسبة حجم المركز

على سبيل المثال، لا داعي لسحب ETH من منصة الإقراض يدويًا، ونقله عبر السلسلة إلى Solana، وتبادل SOL/رموز أخرى، وتوفير السيولة على DEX - بروتوكول الطبقة المجردة يمكنه إتمام العملية في خطوة واحدة فقط.

2. وكيل التداول الذاتي

على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول المستقل التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وتعديل استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن أن تقوم هذه الوكلاء بـ:

• تحليل البيانات لتحسين الاستراتيجيات باستمرار
• توقع اتجاهات السوق، من أجل اتخاذ قرارات أفضل حول الشراء/البيع
• تنفيذ استراتيجيات DeFi المعقدة مثل التداول الأساسي

3. DApps المدعومة بالذكاء الاصطناعي

تقدم تطبيقات التمويل اللامركزي خدمات الإقراض، والتبادل، وزراعة العوائد. يمكن أن تعزز الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكيون هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:

• من خلال إعادة توازن مراكز LP لتحسين توفير السيولة، للحصول على APY أفضل
• من خلال الكشف عن rug أو honeypot المحتملين لمسح الرموز لاكتشاف المخاطر

تواجه البروتوكولات في هذه الجوانب بعض التحديات:

1. تعتمد على تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي لتحقيق تنفيذ أفضل للصفقات. قد تؤدي جودة البيانات السيئة إلى ضعف كفاءة الطرق، وفشل الصفقات، أو عدم جدوى الصفقات.

2. تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، ولكن سوق العملات المشفرة يتسم بتقلب كبير. يجب على الوكلاء قبول التدريب على مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتهم.

3. تحتاج إلى فهم شامل لعلاقات الأصول، وتغيرات السيولة، ومشاعر السوق، لفهم الحالة العامة للسوق

لتقديم منتجات أفضل ونتائج مثالية، يجب أن تأخذ هذه البروتوكولات في الاعتبار دمج مجموعات بيانات مختلفة الجودة، لرفع منتجاتها إلى مستوى جديد.

طبقة البيانات - لتزويد الذكاء الاصطناعي اللامركزي بالقدرة

تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل الوكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الحقيقي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، تحتاج الطبقة التجريدية إلى الوصول إلى البيانات على السلسلة من خلال RPC وواجهات برمجة التطبيقات للشبكات الاجتماعية، بينما يحتاج وكلاء تحسين التداول والعائدات إلى البيانات لتحسين استراتيجياتهم في التداول وإعادة توزيع الموارد.

تساعد مجموعات البيانات عالية الجودة الوكلاء على تحسين توقعاتهم لسلوك الأسعار المستقبلية، وتقديم نصائح للتداول بما يتناسب مع تفضيلاتهم تجاه المراكز الطويلة أو القصيرة لبعض الأصول.

المزودين الرئيسيين للبيانات في DeFAI تشمل:

• Mode Synth: بيانات مركبة للاستخدام في التنبؤ المالي
• Chainbase: مجموعة بيانات هيكلية كاملة السلسلة
• sqd.ai: بحيرة بيانات اللامركزية الموجهة لوكلاء الذكاء الاصطناعي
• Cookie: طبقة البيانات الاجتماعية الذهنية المرتبطة بالذكاء الاصطناعي وطبقة البيانات على السلسلة

توفر هذه الشركات المزودة للبيانات بيانات عالية الجودة وموضوعة بشكل منظم لوكلاء الذكاء الاصطناعي لدعم قدرتهم على اتخاذ القرارات والتنبؤ.

! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-082e086a7d08141ddad8264adc07d48f.webp)

وكيل الذكاء الاصطناعي في اللامركزية

بالإضافة إلى بناء طبقة البيانات لـ AI والوكالات، فإن بعض سلاسل الكتل تستهدف نفسها كحلول شاملة لمستقبل DeFAI. على سبيل المثال، أطلقت شبكة Mode Terminal، وهو مساعد لـ DeFAI، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال تلميحات المستخدم. كما تدعم Mode العديد من الفرق المعتمدة على AI والوكالات، وتقوم بترقية شبكتها باستخدام AI، بما في ذلك تجهيز سلسلة الكتل بفرزات AI.

تشمل سلاسل الكتل الأخرى مثل سولانا وبيس ونير أيضًا استثمارات في الذكاء الاصطناعي والوكلاء، لكن لم تصل بعد إلى مستوى مود من حيث شمولية خطط الذكاء الاصطناعي.

مستقبل DeFAI

حالياً، تواجه معظم وكالات الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيوداً في تحقيق الاستقلالية الكاملة. قد تشمل اتجاهات التطوير المستقبلية:

1. دمج طبقة بيانات أكثر شمولاً لتطوير أفضل منصة أو وكيل.
2. تحسين قدرات التنبؤ والتنفيذ لوكلاء الذكاء الاصطناعي
3. تحقيق إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة

ستتضمن التحديات الرئيسية زيادة القابلية للتحقق والخصوصية. يمكن أن تعزز البروتوكولات المعتمدة على TEE و FHE وحتى إثباتات المعرفة الصفرية قابلية التحقق من سلوك الوكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يؤدي إلى الثقة في الاستقلالية.

فقط من خلال الجمع الناجح بين البيانات عالية الجودة، والنماذج القوية، وعمليات اتخاذ القرار الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI أن يحصلوا على تطبيق واسع النطاق، وإطلاق العنان حقًا لإمكانات التمويل اللامركزي.

![DeFAI الشامل: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات التمويل اللامركزي؟](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01