DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات التمويل اللامركزي

التمويل اللامركزي(DeFi) منذ أن تطور بسرعة منذ عام 2020، ظل ركيزة أساسية في النظام البيئي للعملات المشفرة. على الرغم من إنشاء العديد من البروتوكولات المبتكرة، إلا أن ذلك أدى أيضًا إلى زيادة التعقيد والتجزئة، حتى أن المستخدمين ذوي الخبرة يجدون صعوبة في التنقل بين العديد من السلاسل والأصول والبروتوكولات.

في الوقت نفسه، تطورت الذكاء الاصطناعي ( AI ) من سرد واسع النطاق في عام 2023 إلى تركيز أكثر احترافًا وموجهًا نحو الوكالة في عام 2024. لقد أثمر هذا التحول عن DeFi AI ( DeFAI ) - مجال ناشئ يعزز التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.

DeFAI يتجاوز عدة مستويات. البلوكشين هو المستوى الأساسي، ويجب أن يتفاعل وكيل الذكاء الاصطناعي مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. يوفر مستوى البيانات ومستوى الحوسبة البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تأتي من بيانات الأسعار التاريخية، ومشاعر السوق، والتحليلات على السلسلة. تضمن طبقة الخصوصية والتحقق الحفاظ على بيانات مالية حساسة آمنة مع الحفاظ على التنفيذ بدون ثقة. أخيرًا، يسمح إطار الوكلاء للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مخصصة مثل روبوتات التداول المستقلة، ومقيمي مخاطر الائتمان، ومحسني الحوكمة على السلسلة.

! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8d2047d5e1d3cb0bfeb8958d29d81336.webp)

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

1. الطبقة التجريدية

تعمل البروتوكولات المبنية على هذه الفئة كواجهة مستخدم سهلة الاستخدام تشبه ChatGPT للتمويل اللامركزي، حيث تتيح للمستخدمين إدخال المطالبات التي يتم تنفيذها على السلسلة. عادة ما تتكامل مع العديد من السلاسل وdApp، وتقوم بتنفيذ نوايا المستخدمين، مع إلغاء الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.

تشمل بعض الوظائف التي يمكن تنفيذها بواسطة هذه البروتوكولات:

• التبادل، عبر السلاسل، الإقراض/السحب، تنفيذ المعاملات عبر السلاسل
• محفظة تداول أو ملف تعريف على وسائل التواصل الاجتماعي
• تنفيذ أوامر جني الأرباح/وقف الخسارة تلقائيًا بناءً على نسبة حجم المركز

على سبيل المثال، لا حاجة لسحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقله عبر السلسلة إلى سلاسل عامة أخرى، وتبادل الرموز، وتوفير السيولة على DEX - بروتوكول الطبقة التجريدية يكفي لإكمال العملية في خطوة واحدة.

! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cb3bdaee47242cf206572b3411f452ce.webp)

2. وكيل التداول الذاتي

على عكس الروبوتات التجارية التقليدية التي تتبع القواعد المحددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول الذاتي التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وضبط استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن لهؤلاء الوكلاء:

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

3. التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

تقدم تطبيقات التمويل اللامركزي خدمات الإقراض، والتبادل، وزراعة العوائد. يمكن للذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكاء الاصطناعي تعزيز هذه الخدمات من خلال ما يلي:

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

التحديات الرئيسية

تواجه البروتوكولات الرئيسية المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:

1. تعتمد هذه البروتوكولات على تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي لتحقيق أفضل تنفيذ للتداول. قد تؤدي جودة البيانات الضعيفة إلى انخفاض كفاءة المسار، وفشل التداول، أو عدم تحقيق الربح من التداول.

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

3. تحتاج إلى فهم شامل لارتباط الأصول، وتغير السيولة، ومشاعر السوق لفهم الحالة العامة للسوق.

لقد لاقت البروتوكولات المستندة إلى هذه الفئات شعبية في السوق. ومع ذلك، من أجل تقديم منتجات أفضل وتحقيق أفضل النتائج، ينبغي عليهم النظر في دمج مجموعات بيانات متنوعة ذات جودة مختلفة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.

طبقة البيانات - لتوفير الطاقة لـ DeFAI الذكي

تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الفعلي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، يحتاج مستوى التجريد إلى الوصول إلى البيانات على السلسلة من خلال RPC وواجهة برمجة التطبيقات لشبكات التواصل الاجتماعي، بينما يحتاج وكلاء تحسين التداول والعائد إلى بيانات لتحسين استراتيجياتهم التجارية وإعادة تخصيص الموارد.

تساعد مجموعات البيانات عالية الجودة الوكلاء على إجراء تحليلات تنبؤية أفضل لسلوك الأسعار المستقبلية، وتقديم نصائح للتداول، لتناسب تفضيلاتهم في مراكز الشراء أو البيع لبعض الأصول.

أكثر سلاسل الكتل التي تثير اهتمام وكيل الذكاء الاصطناعي

بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات لـ AI والوكلاء، قامت بلوكتشين معينة أيضًا بتحديد نفسها كبلوكتشين كاملة لبناء مستقبل DeFAI. وقد نشروا مؤخرًا مساعد AI، وهو مساعد DeFAI، لتنفيذ المعاملات على السلسلة بناءً على مطالبات المستخدم، وسيتم فتحه قريبًا لمزودي الرموز على تلك السلسلة.

بالإضافة إلى ذلك، تدعم السلسلة العديد من الفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والوكالات. لقد بذلوا جهودًا كبيرة لدمج بروتوكولات الذكاء الاصطناعي المتعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكالات وتنفيذ الصفقات، تتطور السلسلة بسرعة.

تم تنفيذ هذه التدابير أثناء قيامهم بترقية الشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرز ما يميزها هو تزويد سلسلة الكتل الخاصة بهم بترتيب يعتمد على الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة والتحليل بالذكاء الاصطناعي قبل التنفيذ، يمكن حظر ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة، لضمان الأمان على السلسلة. باعتبارها L2 لسلسلة خارقة، تقف هذه السلسلة في منطقة وسطى، تربط بين المستخدمين البشريين والوكالات مع أفضل بيئة تمويل لامركزية.

! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-71d4c0a59f18e7366698c6df17506767.webp)

الخطوة التالية لـ DeFAI

حاليًا، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلال التام. على سبيل المثال:

1. الطبقة التجريدية تحول نوايا المستخدم إلى تنفيذ، لكنها غالبًا ما تفتقر إلى القدرة على التنبؤ.

2. قد تقوم وكالات الذكاء الاصطناعي بتحليل إنتاج ألفا، ولكن تفتقر إلى تنفيذ التداول المستقل.

3. يمكن لتطبيقات dApp المدفوعة بالذكاء الاصطناعي معالجة خزائن التأمين أو المعاملات، ولكنها تعتبر سلبية وليست نشطة.

قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة، لتطوير أفضل منصة أو وكيل. سيتطلب ذلك بيانات سلسلة عميقة حول أنشطة كبار المستثمرين، وتغيرات السيولة، في حين ينتج بيانات تركيبية مفيدة لتحليل التوقعات بشكل أفضل، ويجمع بين تحليل المشاعر من السوق العامة، سواء كانت تقلبات رموز فئة معينة ( مثل وكيل AI، DeSci وما إلى ذلك ) أو تقلبات الرموز في الشبكات الاجتماعية.

الهدف النهائي هو أن يكون لدى وكلاء الذكاء الاصطناعي القدرة على توليد وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نشهد في المستقبل أن متداولي DeFi يعتمدون على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ الاستراتيجيات المالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.

الخاتمة

نظرًا للتراجع الكبير في رموز وعناصر إطار عمل الوكلاء الذكاء الاصطناعي، قد يعتقد البعض أن DeFAI مجرد ظاهرة عابرة. ومع ذلك، لا يزال DeFAI في مرحلة مبكرة، ومن المؤكد أن قدرة الوكلاء الذكاء الاصطناعي على تعزيز قابلية استخدام DeFi وأدائه لا يمكن إنكارها.

إن مفتاح إطلاق هذه الإمكانية يكمن في الحصول على بيانات عالية الجودة في الوقت الحقيقي، مما سيحسن من توقعات وتنفيذ التداول المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تدمج المزيد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، حيث تبني بروتوكولات البيانات ملحقات للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ القرارات الوكيلة.

تتطلع المستقبل، ستصبح القابلية للتحقق والخصوصية التحديات الرئيسية التي يتعين على البروتوكولات معالجتها. حاليًا، لا تزال معظم عمليات الوكلاء الذكيين تعتبر صندوقًا أسود، حيث يجب على المستخدمين إيداع أموالهم فيه. لذلك، سيساعد تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق في ضمان شفافية وموثوقية عمليات الوكلاء. يمكن أن تعزز البروتوكولات القائمة على TEE، FHE، وحتى إثباتات المعرفة الصفرية قابلية التحقق من سلوك الوكلاء الذكيين، مما يؤدي إلى تحقيق الثقة في الاستقلالية.

فقط من خلال الجمع الناجح بين البيانات عالية الجودة، والنماذج القوية، وعمليات اتخاذ القرار الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI الحصول على تطبيق واسع.

! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-878bec495ad46b22ccff5200424900fe.webp)

![DeFAI الكاملة: كيف يحرر الذكاء الاصطناعي إمكانيات التمويل اللامركزي؟](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01