DeFAI : Comment l'intelligence artificielle libère le potentiel de la Finance Décentralisée ?
La Finance Décentralisée ( DeFi ) s'est rapidement développée depuis 2020 et est devenue un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que de nombreux protocoles innovants aient été établis, cela a également entraîné une augmentation de la complexité et de la fragmentation, rendant difficile pour même les utilisateurs expérimentés de naviguer à travers les nombreuses blockchains, actifs et protocoles.
Dans le même temps, l'intelligence artificielle (AI) est passée d'un récit de base largement répandu en 2023 à un focus plus professionnel et orienté sur l'agent en 2024. Cette transformation a donné naissance à DeFi AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance Décentralisée par l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation du capital.
DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est le niveau de base, car les agents AI doivent interagir avec une chaîne spécifique pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus de cela, le niveau de données et le niveau de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire pour entraîner les modèles AI, ces modèles étant basés sur des données de prix historiques, des sentiments de marché et des analyses on-chain. Le niveau de confidentialité et de vérifiabilité garantit que les données financières sensibles restent sécurisées tout en permettant une exécution sans confiance. Enfin, le cadre des agents permet aux développeurs de créer des applications pilotées par AI spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.
Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois catégories principales :
1. Couche d'abstraction
Les protocoles basés sur cette catégorie agissent comme une interface utilisateur conviviale similaire à ChatGPT pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs d'entrer des instructions exécutées sur la chaîne. Ils s'intègrent souvent à plusieurs chaînes et dApps, et exécutent l'intention de l'utilisateur tout en éliminant les étapes manuelles dans des transactions complexes.
Certaines des fonctionnalités que ces protocoles peuvent exécuter incluent :
Échange, inter-chaînes, prêt/retrait, exécution de transactions inter-chaînes
Portefeuille de trading de suivi ou profil de médias sociaux
Exécution automatique des prises de bénéfices / des pertes selon le pourcentage de taille de position.
Par exemple, il n'est pas nécessaire d'extraire manuellement de l'ETH d'une plateforme de prêt, de le transférer sur Solana, d'échanger SOL/autres jetons et de fournir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction peut effectuer l'opération en une seule étape.
2. Agent de négociation autonome
Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents de trading autonomes peuvent apprendre et s'adapter aux conditions du marché, et ajuster leur stratégie en fonction des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
Analyser les données pour améliorer continuellement les stratégies
Prédire les tendances du marché pour prendre de meilleures décisions haussières / baissières
Exécuter des stratégies DeFi complexes comme des transactions de base
3. DApps alimentés par l'IA
Les dApps DeFi offrent des fonctionnalités de prêt, d'échange, de farming de rendement, etc. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :
Optimiser l'offre de liquidité en rééquilibrant les positions LP pour obtenir un meilleur APY
Scanner les jetons pour détecter les risques en vérifiant les rug ou les honeypots potentiels.
Ces protocoles dans ces domaines font face à certains défis :
Elles dépendent de flux de données en temps réel pour garantir une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité de routage réduite, des échecs de transaction ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché pour pouvoir appréhender l'état global du marché.
Pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ces protocoles devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de qualité différente afin d'élever leurs produits à un nouveau niveau.
Couche de données - Alimenter l'intelligence DeFAI
La qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents d'IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche d'abstraction doit accéder aux données on-chain via RPC et les API des réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements ont besoin de données pour affiner davantage leurs stratégies de trading et redistribuer les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux analyser les comportements futurs des prix, offrant des recommandations de trading pour s'adapter à leurs préférences en matière de positions longues ou courtes sur certains actifs.
Les principaux fournisseurs de données de DeFAI incluent :
Mode Synth: données synthétiques utilisées pour les prévisions financières
Chainbase: ensemble de données structurées sur toute la chaîne
sqd.ai: lac de données décentralisé pour agents IA
Cookie : une couche de données sociales et de chaîne axée sur les agents IA
Ces fournisseurs de données ont fourni des données de haute qualité et structurées aux agents d'IA pour soutenir leurs capacités de décision et de prévision.
Blockchain d'agent IA
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, certaines blockchains se positionnent comme une solution full-stack pour l'avenir du DeFAI. Par exemple, le réseau Mode a lancé le Mode Terminal, qui est le co-pilote du DeFAI, utilisé pour exécuter des transactions en chaîne sur la base des prompts des utilisateurs. Mode soutient également de nombreuses équipes basées sur l'IA et les agents, et est en train d'améliorer son réseau avec de l'IA, y compris en équipant la blockchain de classificateurs IA.
D'autres blockchains comme Solana, Base et NEAR ont également des projets dans le domaine de l'IA et des agents, mais elles n'ont pas encore atteint le niveau de Mode en termes d'intégralité des plans d'IA.
L'avenir de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents AI dans la Finance Décentralisée rencontrent encore des limitations dans la réalisation d'une autonomie complète. Les orientations futures pourraient inclure :
Intégrer une couche de données plus complète pour développer la meilleure plateforme ou agent d代理.
Améliorer les capacités de prévision et d'exécution des agents IA
Réaliser la génération et l'exécution de stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique.
Les défis clés incluront l'amélioration de la vérifiabilité et de la confidentialité. L'intégration de protocoles basés sur TEE, FHE et même des preuves à divulgation nulle de connaissance peut renforcer la vérifiabilité des comportements des agents IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.
Seule la combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus de décision transparents permettra aux agents DeFAI d'obtenir une large application et de libérer véritablement le potentiel de la Finance Décentralisée.
DeFAI : L'IA aide la Finance décentralisée à réaliser l'automatisation et l'optimisation intelligente
DeFAI : Comment l'intelligence artificielle libère le potentiel de la Finance Décentralisée ?
La Finance Décentralisée ( DeFi ) s'est rapidement développée depuis 2020 et est devenue un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que de nombreux protocoles innovants aient été établis, cela a également entraîné une augmentation de la complexité et de la fragmentation, rendant difficile pour même les utilisateurs expérimentés de naviguer à travers les nombreuses blockchains, actifs et protocoles.
Dans le même temps, l'intelligence artificielle (AI) est passée d'un récit de base largement répandu en 2023 à un focus plus professionnel et orienté sur l'agent en 2024. Cette transformation a donné naissance à DeFi AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance Décentralisée par l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation du capital.
DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est le niveau de base, car les agents AI doivent interagir avec une chaîne spécifique pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus de cela, le niveau de données et le niveau de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire pour entraîner les modèles AI, ces modèles étant basés sur des données de prix historiques, des sentiments de marché et des analyses on-chain. Le niveau de confidentialité et de vérifiabilité garantit que les données financières sensibles restent sécurisées tout en permettant une exécution sans confiance. Enfin, le cadre des agents permet aux développeurs de créer des applications pilotées par AI spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.
Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois catégories principales :
1. Couche d'abstraction
Les protocoles basés sur cette catégorie agissent comme une interface utilisateur conviviale similaire à ChatGPT pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs d'entrer des instructions exécutées sur la chaîne. Ils s'intègrent souvent à plusieurs chaînes et dApps, et exécutent l'intention de l'utilisateur tout en éliminant les étapes manuelles dans des transactions complexes.
Certaines des fonctionnalités que ces protocoles peuvent exécuter incluent :
Par exemple, il n'est pas nécessaire d'extraire manuellement de l'ETH d'une plateforme de prêt, de le transférer sur Solana, d'échanger SOL/autres jetons et de fournir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction peut effectuer l'opération en une seule étape.
2. Agent de négociation autonome
Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents de trading autonomes peuvent apprendre et s'adapter aux conditions du marché, et ajuster leur stratégie en fonction des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
3. DApps alimentés par l'IA
Les dApps DeFi offrent des fonctionnalités de prêt, d'échange, de farming de rendement, etc. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :
Ces protocoles dans ces domaines font face à certains défis :
Elles dépendent de flux de données en temps réel pour garantir une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité de routage réduite, des échecs de transaction ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché pour pouvoir appréhender l'état global du marché.
Pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ces protocoles devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de qualité différente afin d'élever leurs produits à un nouveau niveau.
Couche de données - Alimenter l'intelligence DeFAI
La qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents d'IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche d'abstraction doit accéder aux données on-chain via RPC et les API des réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements ont besoin de données pour affiner davantage leurs stratégies de trading et redistribuer les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux analyser les comportements futurs des prix, offrant des recommandations de trading pour s'adapter à leurs préférences en matière de positions longues ou courtes sur certains actifs.
Les principaux fournisseurs de données de DeFAI incluent :
Ces fournisseurs de données ont fourni des données de haute qualité et structurées aux agents d'IA pour soutenir leurs capacités de décision et de prévision.
Blockchain d'agent IA
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, certaines blockchains se positionnent comme une solution full-stack pour l'avenir du DeFAI. Par exemple, le réseau Mode a lancé le Mode Terminal, qui est le co-pilote du DeFAI, utilisé pour exécuter des transactions en chaîne sur la base des prompts des utilisateurs. Mode soutient également de nombreuses équipes basées sur l'IA et les agents, et est en train d'améliorer son réseau avec de l'IA, y compris en équipant la blockchain de classificateurs IA.
D'autres blockchains comme Solana, Base et NEAR ont également des projets dans le domaine de l'IA et des agents, mais elles n'ont pas encore atteint le niveau de Mode en termes d'intégralité des plans d'IA.
L'avenir de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents AI dans la Finance Décentralisée rencontrent encore des limitations dans la réalisation d'une autonomie complète. Les orientations futures pourraient inclure :
Les défis clés incluront l'amélioration de la vérifiabilité et de la confidentialité. L'intégration de protocoles basés sur TEE, FHE et même des preuves à divulgation nulle de connaissance peut renforcer la vérifiabilité des comportements des agents IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.
Seule la combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus de décision transparents permettra aux agents DeFAI d'obtenir une large application et de libérer véritablement le potentiel de la Finance Décentralisée.
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