DeFAI : Comment l'IA libère le potentiel de la Finance décentralisée
La Finance décentralisée ( DeFi ) a rapidement évolué depuis 2020, devenant un pilier central de l'écosystème cryptographique. 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 chaînes, actifs et protocoles.
En même temps, l'intelligence artificielle (AI) a évolué d'un récit de base large en 2023 à un focus plus professionnel et orienté vers l'agent en 2024. Cette transition a donné naissance à Finance décentralisée AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital.
La Finance décentralisée DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est la couche de base, l'agent IA doit interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. La couche de données et la couche de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles IA, qui proviennent des données historiques de prix, du sentiment du marché et de l'analyse on-chain. La couche de confidentialité et de vérifiabilité garantit que les données financières sensibles restent sécurisées tout en maintenant une exécution sans confiance. Enfin, le cadre d'agent permet aux développeurs de créer des applications spécialement conçues, 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 abstraite
Ces protocoles agissent comme une interface conviviale similaire à ChatGPT pour la Finance décentralisée, permettant aux utilisateurs de saisir des invites exécutées sur la blockchain. Ils sont généralement intégrés à plusieurs chaînes et dApp, exécutant l'intention de l'utilisateur tout en éliminant les étapes manuelles dans les transactions complexes.
Ces protocoles peuvent exécuter certaines fonctions, notamment :
Échange, cross-chain, prêt/retrait, exécution de transactions cross-chain
Portefeuille de trading social 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 contre du SOL et de fournir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction peut accomplir l'opération en une seule étape.
2. Agence de trading 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 la stratégie
Prédire les tendances du marché afin de 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 fonctions de prêt, d'échange et de farming de rendement. 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 tokens pour détecter les risques en identifiant les rug ou les honeypots potentiels.
Ces protocoles de premier plan sur ces couches font face à certains défis :
S'appuyer sur des flux de données en temps réel pour garantir une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité réduite des itinéraires, des échecs de transaction ou une absence de profit.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatil. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour rester efficaces.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché pour comprendre l'état global du marché.
Les protocoles basés sur ces catégories ont été bien accueillis par le marché. Cependant, pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ils 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 DeFi
La qualité de l'IA dépend des données dont 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 en chaîne via RPC et les API de 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 prédire les comportements futurs des prix, fournissant des recommandations de trading pour s'adapter à leurs préférences en matière de positions longues ou courtes sur certains actifs.
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, une blockchain se positionne comme une blockchain full-stack pour l'avenir de la Finance décentralisée et de l'IA. Ils ont récemment déployé un terminal, qui est le co-pilote de la Finance décentralisée et de l'IA, pour exécuter des transactions en chaîne via des invites utilisateur, qui sera bientôt ouvert aux stakers.
De plus, cette blockchain prend également en charge de nombreuses équipes basées sur l'IA et les agents. Ils ont déployé de grands efforts pour intégrer plusieurs protocoles d'IA dans leur écosystème, et avec le développement et l'exécution de plus d'agents, cette blockchain se développe rapidement.
Ces mesures ont été mises en œuvre alors qu'ils mettaient à niveau le réseau avec l'IA, le plus remarquable étant l'ajout d'un tri AI à leur blockchain. En utilisant la simulation et l'analyse AI des transactions avant leur exécution, il est possible de bloquer et d'examiner les transactions à haut risque avant leur traitement, afin d'assurer la sécurité sur la chaîne. En tant que L2 de la super chaîne, cette blockchain se situe à mi-chemin, reliant les utilisateurs humains et les agents aux meilleures écosystèmes de Finance décentralisée.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance décentralisée sont confrontés à des limitations majeures en matière d'autonomie complète. Par exemple:
La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais manque généralement de capacité de prévision.
Les agents AI peuvent générer de l'alpha par l'analyse, mais manquent d'exécution de transaction indépendante.
Les dApp alimentées par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais elles sont passives plutôt qu'actives.
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration d'une couche de données utile pour développer la meilleure plateforme ou agent d代理. Cela nécessitera des données on-chain approfondies concernant les activités des gros investisseurs, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prédictives, et en combinant l'analyse des sentiments du marché général, que ce soit pour les fluctuations des tokens de catégories spécifiques ( comme les agents AI, DeSci, etc. ) ou pour les fluctuations des tokens sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents AI puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir à l'avenir des traders DeFi s'appuyer sur des agents AI pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Conclusion
Étant donné la forte baisse des jetons et des cadres d'agents IA, certaines personnes pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est encore à un stade précoce, et le potentiel des agents IA pour améliorer l'utilisabilité et la performance de la Finance décentralisée est indéniable.
La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'obtention de données en temps réel de haute qualité, ce qui améliorera les prévisions et l'exécution des transactions pilotées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, les protocoles de données construisent des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour la prise de décision des agents.
Envisageant l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront relever. Actuellement, la plupart des opérations des agents IA restent une boîte noire, et les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ces agents. Par conséquent, le développement de décisions AI vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité du processus des agents. L'intégration de protocoles basés sur TEE, FHE, voire des zk-proofs, peut renforcer la vérifiabilité des comportements des agents IA, permettant ainsi de faire confiance à leur autonomie.
Seule la combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra à l'agent DeFAI d'obtenir une large application.
DeFAI : comment l'IA redéfinit l'écosystème de la Finance décentralisée et libère un potentiel énorme
DeFAI : Comment l'IA libère le potentiel de la Finance décentralisée
La Finance décentralisée ( DeFi ) a rapidement évolué depuis 2020, devenant un pilier central de l'écosystème cryptographique. 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 chaînes, actifs et protocoles.
En même temps, l'intelligence artificielle (AI) a évolué d'un récit de base large en 2023 à un focus plus professionnel et orienté vers l'agent en 2024. Cette transition a donné naissance à Finance décentralisée AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital.
La Finance décentralisée DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est la couche de base, l'agent IA doit interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. La couche de données et la couche de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles IA, qui proviennent des données historiques de prix, du sentiment du marché et de l'analyse on-chain. La couche de confidentialité et de vérifiabilité garantit que les données financières sensibles restent sécurisées tout en maintenant une exécution sans confiance. Enfin, le cadre d'agent permet aux développeurs de créer des applications spécialement conçues, 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 abstraite
Ces protocoles agissent comme une interface conviviale similaire à ChatGPT pour la Finance décentralisée, permettant aux utilisateurs de saisir des invites exécutées sur la blockchain. Ils sont généralement intégrés à plusieurs chaînes et dApp, exécutant l'intention de l'utilisateur tout en éliminant les étapes manuelles dans les transactions complexes.
Ces protocoles peuvent exécuter certaines fonctions, notamment :
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 contre du SOL et de fournir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction peut accomplir l'opération en une seule étape.
2. Agence de trading 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 fonctions de prêt, d'échange et de farming de rendement. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante:
Ces protocoles de premier plan sur ces couches font face à certains défis :
S'appuyer sur des flux de données en temps réel pour garantir une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité réduite des itinéraires, des échecs de transaction ou une absence de profit.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatil. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour rester efficaces.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché pour comprendre l'état global du marché.
Les protocoles basés sur ces catégories ont été bien accueillis par le marché. Cependant, pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ils 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 DeFi
La qualité de l'IA dépend des données dont 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 en chaîne via RPC et les API de 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 prédire les comportements futurs des prix, fournissant des recommandations de trading pour s'adapter à leurs préférences en matière de positions longues ou courtes sur certains actifs.
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, une blockchain se positionne comme une blockchain full-stack pour l'avenir de la Finance décentralisée et de l'IA. Ils ont récemment déployé un terminal, qui est le co-pilote de la Finance décentralisée et de l'IA, pour exécuter des transactions en chaîne via des invites utilisateur, qui sera bientôt ouvert aux stakers.
De plus, cette blockchain prend également en charge de nombreuses équipes basées sur l'IA et les agents. Ils ont déployé de grands efforts pour intégrer plusieurs protocoles d'IA dans leur écosystème, et avec le développement et l'exécution de plus d'agents, cette blockchain se développe rapidement.
Ces mesures ont été mises en œuvre alors qu'ils mettaient à niveau le réseau avec l'IA, le plus remarquable étant l'ajout d'un tri AI à leur blockchain. En utilisant la simulation et l'analyse AI des transactions avant leur exécution, il est possible de bloquer et d'examiner les transactions à haut risque avant leur traitement, afin d'assurer la sécurité sur la chaîne. En tant que L2 de la super chaîne, cette blockchain se situe à mi-chemin, reliant les utilisateurs humains et les agents aux meilleures écosystèmes de Finance décentralisée.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance décentralisée sont confrontés à des limitations majeures en matière d'autonomie complète. Par exemple:
La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais manque généralement de capacité de prévision.
Les agents AI peuvent générer de l'alpha par l'analyse, mais manquent d'exécution de transaction indépendante.
Les dApp alimentées par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais elles sont passives plutôt qu'actives.
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration d'une couche de données utile pour développer la meilleure plateforme ou agent d代理. Cela nécessitera des données on-chain approfondies concernant les activités des gros investisseurs, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prédictives, et en combinant l'analyse des sentiments du marché général, que ce soit pour les fluctuations des tokens de catégories spécifiques ( comme les agents AI, DeSci, etc. ) ou pour les fluctuations des tokens sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents AI puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir à l'avenir des traders DeFi s'appuyer sur des agents AI pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Conclusion
Étant donné la forte baisse des jetons et des cadres d'agents IA, certaines personnes pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est encore à un stade précoce, et le potentiel des agents IA pour améliorer l'utilisabilité et la performance de la Finance décentralisée est indéniable.
La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'obtention de données en temps réel de haute qualité, ce qui améliorera les prévisions et l'exécution des transactions pilotées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, les protocoles de données construisent des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour la prise de décision des agents.
Envisageant l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront relever. Actuellement, la plupart des opérations des agents IA restent une boîte noire, et les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ces agents. Par conséquent, le développement de décisions AI vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité du processus des agents. L'intégration de protocoles basés sur TEE, FHE, voire des zk-proofs, peut renforcer la vérifiabilité des comportements des agents IA, permettant ainsi de faire confiance à leur autonomie.
Seule la combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra à l'agent DeFAI d'obtenir une large application.
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