DeFAI: Як штучний інтелект може розкрити потенціал Децентралізованого фінансування?
Децентралізоване фінансування(DeFi)з моменту свого швидкого розвитку з 2020 року залишається основною опорою криптоекосистеми. Хоча було створено багато інноваційних протоколів, це також призвело до збільшення складності та фрагментації, навіть досвідченим користувачам важко зорієнтуватися серед численних блокчейнів, активів і протоколів.
Водночас, штучний інтелект (AI) розвинувся з широкого базового наративу 2023 року до більш професійного, орієнтованого на агентів фокусу в 2024 році. Ця зміна спричинила появу DeFi AI (DeFAI) - нової галузі, в якій ШІ покращує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.
DeFAI переходить через кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, оскільки AI-агенти повинні взаємодіяти з конкретними ланцюгами для виконання транзакцій і смарт-контрактів. Понад це, рівень даних та обчислень забезпечує інфраструктуру, необхідну для навчання AI-моделей, які базуються на історичних даних про ціни, ринкових настроях і аналізі в ланцюзі. Рівень конфіденційності та перевірки забезпечує безпеку чутливих фінансових даних при збереженні бездовірчого виконання. Нарешті, структура агентів дозволяє розробникам створювати спеціалізовані програми на базі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитних ризиків і оптимізатори управління в ланцюзі.
З ростом екосистеми DeFAI найвідоміші проекти можна поділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Протоколи, що базуються на цій категорії, виконують роль дружнього інтерфейсу для DeFi, подібного до ChatGPT, дозволяючи користувачам вводити підказки, що виконуються в ланцюзі. Вони зазвичай інтегруються з кількома блокчейнами та dApp, реалізуючи наміри користувача, одночасно усуваючи ручні етапи в складних транзакціях.
Деякі функції, які можуть виконуватися цими протоколами, включають:
Обмін, крос-ланцюг, позика/зняття, виконання транзакцій через крос-ланцюг
Гаманці для копіювання торгівлі або профілі в соціальних мережах
Автоматичне виконанняTake Profit/Stop Loss тощо відповідно до відсотка розміру позиції
Наприклад, не потрібно вручну витягувати ETH з платформи кредитування, переносити його через ланцюг на Solana, обмінювати на SOL/інші токени та надавати ліквідність на DEX - протокол абстрактного шару може виконати операцію в один крок.
2. Автономні торгові агенти
На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються встановлених правил, автономні торгові агенти можуть навчатися та адаптуватися до умов ринку, а також коригувати свої стратегії на основі нової інформації. Ці агенти можуть:
Аналізувати дані для постійного вдосконалення стратегії
Прогнозувати ринкові тенденції, щоб приймати кращі рішення щодо довгих/коротких позицій
Виконання складних DeFi стратегій, як у базовій торгівлі
3. DApps на базі штучного інтелекту
DeFi dApp надає можливості кредитування, обміну, доходного фермерства тощо. Штучний інтелект і агенти ШІ можуть покращити ці послуги наступними способами:
Оптимізація постачання ліквідності шляхом ребалансування позицій LP для отримання кращого APY
Сканування токенів для виявлення ризиків шляхом виявлення потенційних rug або медових пасток
Ці аспекти угод стикаються з деякими викликами:
Вони покладаються на потік даних в реальному часі для досягнення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до неефективності маршрутів, збоїв у торгівлі або збиткових угод.
AI моделі залежать від історичних даних, але ринок криптовалют дуже волатильний. Агент повинен приймати навчання на різноманітних, високоякісних наборах даних, щоб зберегти ефективність.
Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку.
Щоб забезпечити кращі продукти та найкращі результати, ці протоколи повинні розглянути можливість інтеграції різних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.
Дані - основа для інтелекту DeFAI
Якість AI залежить від даних, на яких він ґрунтується. Щоб AI-агенти ефективно працювали в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевірені. Наприклад, абстрактний шар потребує доступу до даних на ланцюгу через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації угод і доходів потребують даних для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.
Якісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати поведінку цін у майбутньому, надаючи рекомендації для торгівлі відповідно до їхніх уподобань щодо довгих або коротких позицій у певних активів.
Основні постачальники даних DeFAI включають:
Mode Synth: Синтетичні дані для фінансового прогнозування
Chainbase: повноцінний структурований набір даних
sqd.ai: Децентралізоване озеро даних для AI-агентів
Cookie: соціальні медіа уявлення для AI-агентів та шар даних на блокчейні
Ці постачальники даних надають високоякісні, структуровані дані для агентів ШІ, щоб підтримати їхні рішення та прогностичні можливості.
AI проксі-блокчейн
Окрім побудови шару даних для ШІ та агентів, деякі блокчейни намагаються позиціонувати себе як повноцінне рішення для майбутнього DeFAI. Наприклад, мережа Mode запустила Mode Terminal, який є спільним помічником DeFAI для виконання онлайнових транзакцій за підказками користувача. Mode також підтримує багато команд на основі ШІ та агентів і модернізує свою мережу за допомогою ШІ, включаючи оснащення блокчейну AI-сортерами.
Інші блокчейни, такі як Solana, Base та NEAR, також мають певні плани у сфері ШІ та агентів, але в аспекті комплексності планів ШІ ще не досягли рівня Mode.
Майбутнє DeFAI
Наразі більшість AI-агентів у DeFi все ще стикаються з обмеженнями у досягненні повної автономії. Майбутні напрямки розвитку можуть включати:
Інтегруйте більш повний рівень даних для розробки найкращої платформи або агента.
Підвищення прогнозування та виконання можливостей AI-агентів
Реалізація безшовного створення та виконання торгових стратегій з одного інтерфейсу
Ключовими викликами будуть підвищення перевіряємості та конфіденційності. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE або навіть нульових знань може посилити перевіряємість дій AI-агентів, що дозволяє досягти довіри до автономності.
Тільки успішне поєднання якісних даних, надійних моделей та прозорих процесів ухвалення рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування та по-справжньому розкрити потенціал Децентралізованого фінансування.
 і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
DeFAI: AI допомагає Децентралізованим фінансам реалізувати автоматизацію та інтелектуальну оптимізацію
DeFAI: Як штучний інтелект може розкрити потенціал Децентралізованого фінансування?
Децентралізоване фінансування(DeFi)з моменту свого швидкого розвитку з 2020 року залишається основною опорою криптоекосистеми. Хоча було створено багато інноваційних протоколів, це також призвело до збільшення складності та фрагментації, навіть досвідченим користувачам важко зорієнтуватися серед численних блокчейнів, активів і протоколів.
Водночас, штучний інтелект (AI) розвинувся з широкого базового наративу 2023 року до більш професійного, орієнтованого на агентів фокусу в 2024 році. Ця зміна спричинила появу DeFi AI (DeFAI) - нової галузі, в якій ШІ покращує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.
DeFAI переходить через кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, оскільки AI-агенти повинні взаємодіяти з конкретними ланцюгами для виконання транзакцій і смарт-контрактів. Понад це, рівень даних та обчислень забезпечує інфраструктуру, необхідну для навчання AI-моделей, які базуються на історичних даних про ціни, ринкових настроях і аналізі в ланцюзі. Рівень конфіденційності та перевірки забезпечує безпеку чутливих фінансових даних при збереженні бездовірчого виконання. Нарешті, структура агентів дозволяє розробникам створювати спеціалізовані програми на базі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитних ризиків і оптимізатори управління в ланцюзі.
З ростом екосистеми DeFAI найвідоміші проекти можна поділити на три основні категорії:
1. Абстрактний рівень
Протоколи, що базуються на цій категорії, виконують роль дружнього інтерфейсу для DeFi, подібного до ChatGPT, дозволяючи користувачам вводити підказки, що виконуються в ланцюзі. Вони зазвичай інтегруються з кількома блокчейнами та dApp, реалізуючи наміри користувача, одночасно усуваючи ручні етапи в складних транзакціях.
Деякі функції, які можуть виконуватися цими протоколами, включають:
Наприклад, не потрібно вручну витягувати ETH з платформи кредитування, переносити його через ланцюг на Solana, обмінювати на SOL/інші токени та надавати ліквідність на DEX - протокол абстрактного шару може виконати операцію в один крок.
2. Автономні торгові агенти
На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються встановлених правил, автономні торгові агенти можуть навчатися та адаптуватися до умов ринку, а також коригувати свої стратегії на основі нової інформації. Ці агенти можуть:
3. DApps на базі штучного інтелекту
DeFi dApp надає можливості кредитування, обміну, доходного фермерства тощо. Штучний інтелект і агенти ШІ можуть покращити ці послуги наступними способами:
Ці аспекти угод стикаються з деякими викликами:
Вони покладаються на потік даних в реальному часі для досягнення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до неефективності маршрутів, збоїв у торгівлі або збиткових угод.
AI моделі залежать від історичних даних, але ринок криптовалют дуже волатильний. Агент повинен приймати навчання на різноманітних, високоякісних наборах даних, щоб зберегти ефективність.
Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку.
Щоб забезпечити кращі продукти та найкращі результати, ці протоколи повинні розглянути можливість інтеграції різних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.
Дані - основа для інтелекту DeFAI
Якість AI залежить від даних, на яких він ґрунтується. Щоб AI-агенти ефективно працювали в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевірені. Наприклад, абстрактний шар потребує доступу до даних на ланцюгу через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації угод і доходів потребують даних для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.
Якісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати поведінку цін у майбутньому, надаючи рекомендації для торгівлі відповідно до їхніх уподобань щодо довгих або коротких позицій у певних активів.
Основні постачальники даних DeFAI включають:
Ці постачальники даних надають високоякісні, структуровані дані для агентів ШІ, щоб підтримати їхні рішення та прогностичні можливості.
AI проксі-блокчейн
Окрім побудови шару даних для ШІ та агентів, деякі блокчейни намагаються позиціонувати себе як повноцінне рішення для майбутнього DeFAI. Наприклад, мережа Mode запустила Mode Terminal, який є спільним помічником DeFAI для виконання онлайнових транзакцій за підказками користувача. Mode також підтримує багато команд на основі ШІ та агентів і модернізує свою мережу за допомогою ШІ, включаючи оснащення блокчейну AI-сортерами.
Інші блокчейни, такі як Solana, Base та NEAR, також мають певні плани у сфері ШІ та агентів, але в аспекті комплексності планів ШІ ще не досягли рівня Mode.
Майбутнє DeFAI
Наразі більшість AI-агентів у DeFi все ще стикаються з обмеженнями у досягненні повної автономії. Майбутні напрямки розвитку можуть включати:
Ключовими викликами будуть підвищення перевіряємості та конфіденційності. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE або навіть нульових знань може посилити перевіряємість дій AI-агентів, що дозволяє досягти довіри до автономності.
Тільки успішне поєднання якісних даних, надійних моделей та прозорих процесів ухвалення рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування та по-справжньому розкрити потенціал Децентралізованого фінансування.
![DeFAI повний огляд: як штучний інтелект розкриває потенціал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01