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年迅速發展以來,一直是加密生態系統的核心支柱。雖然已經建立了許多創新協議,但也導致了復雜性和碎片化的增加,即使是經驗豐富的用戶也難以駕馭衆多的區塊鏈、資產和協議。

與此同時,人工智能(AI)已從2023年的廣泛基礎敘事發展爲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,其中AI通過自動化、風險管理和資本優化來增強DeFi。

DeFAI跨越多個層級。區塊鏈是基礎層,因爲AI代理必須與特定鏈交互才能執行交易和智能合約。在此之上,數據層和計算層提供了訓練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在保持無信任執行的同時保持安全。最後,代理框架允許開發人員構建專門的AI驅動應用程序,例如自主交易機器人、信用風險評估器和鏈上治理優化器。

隨着DeFAI生態不斷擴大,最突出的項目可以分爲三個主要類別:

1. 抽象層

建立在此類別上的協議充當DeFi的類似ChatGPT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,並執行用戶意圖,同時消除復雜交易中的手動步驟。

這些協議可以執行的一些功能包括:

• 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SOL/其他代幣,並在DEX上提供流動性 - 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,並根據新信息調整其策略。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
• 像基礎交易那樣執行復雜的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
• 通過檢測潛在的rug或蜜罐來掃描代幣以發現風險

這些層面上的協議面臨一些挑戰:

1. 它們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、交易失敗或交易無利可圖

2. AI模型依賴歷史數據,但加密貨幣市場波動性很大。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,這些協議應該考慮整合各種不同質量的數據集,以將其產品提升到一個新的水平。

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其交易策略並重新分配資源。

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

DeFAI的主要數據提供商包括:

• Mode Synth:用於財務預測的合成數據
• Chainbase:全鏈結構化數據集
• sqd.ai:面向AI代理的去中心化數據湖
• Cookie:面向AI代理的社交媒體心智和鏈上數據層

這些數據提供商爲AI代理提供了高質量、結構化的數據,以支持其決策和預測能力。

AI代理區塊鏈

除了爲AI和代理構建數據層之外,一些區塊鏈正在定位自己爲DeFAI未來的全棧解決方案。例如,Mode網路推出了Mode Terminal,這是DeFAI的co-pilot,用於通過用戶提示執行鏈上交易。Mode還支持許多基於AI和代理的團隊,並正在用AI升級其網路,包括爲區塊鏈配備AI排序器。

其他區塊鏈如Solana、Base和NEAR也在AI和代理方面有所布局,但在AI計劃的全面性方面還沒有達到Mode的水平。

DeFAI的未來

目前,DeFi中的大多數AI代理在實現完全自主方面仍面臨限制。未來的發展方向可能包括:

1. 集成更全面的數據層,以開發最佳的代理平台或代理
2. 提高AI代理的預測和執行能力
3. 實現從單一界面無縫生成和執行交易策略

關鍵挑戰將包括提高可驗證性和隱私性。集成基於TEE、FHE甚至零知識證明的協議可以增強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,真正釋放去中心化金融的潛力。