DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تمكين التمويل اللامركزي؟

منذ أن شهدت تطورًا سريعًا في عام 2020، أصبح التمويل اللامركزي ( DeFi ) أحد الأعمدة الأساسية للنظام البيئي للعملات المشفرة. على الرغم من إنشاء العديد من البروتوكولات المبتكرة، إلا أن هذا أدى أيضًا إلى زيادة التعقيد والتجزئة، مما جعل من الصعب حتى على المستخدمين ذوي الخبرة التنقل عبر العديد من الشبكات والأصول والبروتوكولات.

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

التمويل اللامركزي يمتد عبر مستويات متعددة. تعتبر البلوكتشين الطبقة الأساسية، ويجب على وكلاء الذكاء الاصطناعي التفاعل مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات وتنفيذ العقود الذكية. فوق ذلك، توفر طبقة البيانات وطبقة الحوسبة البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، والتي تستند إلى بيانات الأسعار التاريخية، والمشاعر السوقية، والتحليل على السلسلة. تضمن طبقة الخصوصية والتحقق أن تظل البيانات المالية الحساسة آمنة أثناء الحفاظ على تنفيذ غير موثوق. أخيرًا، يسمح إطار الوكلاء للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مخصصة، مثل روبوتات التداول المستقلة، ومقيمي مخاطر الائتمان، ومحسنات الحوكمة على السلسلة.

مع توسع نظام DeFAI البيئي ، يمكن تصنيف المشاريع البارزة إلى ثلاثة فئات رئيسية:

1. الطبقة التجريدية

تعمل البروتوكولات المبنية على هذه الفئة كواجهة مستخدم مشابهة لـ ChatGPT لـ التمويل اللامركزي ، مما يسمح للمستخدمين بإدخال التعليمات التي يتم تنفيذها على السلسلة. غالبًا ما تتكامل مع سلاسل متعددة وdApp ، وتنفذ نوايا المستخدم مع القضاء على 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 مرافقة أو ملف شخصي على وسائل التواصل الاجتماعي
• تنفيذ أوامر جني الأرباح / وقف الخسائر تلقائيًا بناءً على نسبة حجم المراكز

على سبيل المثال، لا حاجة لسحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقلها عبر السلسلة إلى Solana، وتبادل SOL/رموز أخرى، وتوفير السيولة على DEX - بروتوكول الطبقة التجريدية يمكنه إتمام العملية في خطوة واحدة فقط.

2. وكيل التداول الذاتي

على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع القواعد المحددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول الذاتي أن يتعلموا ويتكيفوا مع ظروف السوق، ويعدّلوا استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن لهؤلاء الوكلاء أن:

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

3. DApps المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

تقدم تطبيقات DeFi خدمات الإقراض، والتبادل، والزراعة بالعوائد. يمكن أن تعزز الذكاء الاصطناعي والوكلاء الذكاء الاصطناعي هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:

• تحسين توفير السيولة من خلال إعادة توازن مراكز LP للحصول على APY أفضل
• مسح الرموز لاكتشاف المخاطر من خلال الكشف عن الاحتيال أو الفخاخ المحتملة

التحديات الرئيسية

تواجه البروتوكولات الرائدة المبنية على هذه الطبقات بعض التحديات:

1. تعتمد هذه البروتوكولات على تدفق البيانات في الوقت الفعلي لتحقيق أفضل تنفيذ للتداول. قد تؤدي جودة البيانات السيئة إلى كفاءة منخفضة في المسار، وفشل في التداول، أو تداول غير مربح.

2. تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، لكن سوق العملات المشفرة يتسم بتقلبات كبيرة. يجب أن تقبل الوكلاء تدريبًا على مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتها.

3. يحتاج إلى فهم شامل لعلاقة الأصول، وتغير السيولة، ومشاعر السوق لفهم الحالة العامة للسوق

لقد حظيت البروتوكولات المستندة إلى هذه الفئات بشعبية في السوق. ومع ذلك، من أجل تقديم منتجات أفضل وتحقيق أفضل النتائج، يجب عليهم التفكير في دمج مجموعات بيانات ذات جودة متنوعة لرفع منتجاتهم إلى مستوى جديد.

طبقة البيانات - لتوفير الطاقة لذكاء DeFAI

تعتمد جودة الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل وكلاء الذكاء الاصطناعي يعملون بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الحقيقي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، يحتاج مستوى التجريد إلى الوصول إلى البيانات على السلسلة عبر RPC وواجهات برمجة التطبيقات لشبكات التواصل الاجتماعي، بينما يحتاج وكلاء تحسين التداول والعائدات إلى بيانات لتحسين استراتيجيات تداولهم وإعادة تخصيص الموارد.

تساعد مجموعات البيانات عالية الجودة الوكلاء على إجراء تحليلات تنبؤية لسلوك الأسعار المستقبلية، وتقديم نصائح للتداول لتناسب تفضيلاتهم في المراكز الطويلة أو القصيرة لبعض الأصول.

أكثر شبكات البلوكتشين للوكيل الذكي اهتمامًا

بالإضافة إلى بناء طبقة بيانات للذكاء الاصطناعي والوكيل، قامت بعض البلوكشين بتحديد نفسها كبلوكشين كاملة لبناء مستقبل DeFAI. لقد نشروا مؤخرًا طرفية، وهي مساعد DeFAI، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال مطالبات المستخدم، والتي ستفتح قريبًا للموظفين على الرموز.

بالإضافة إلى ذلك، تدعم هذه البلوكشين العديد من الفرق المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والوكلاء. لقد بذلوا جهودًا كبيرة لدمج بروتوكولات متعددة في نظامهم البيئي، ومع تطوير المزيد من الوكلاء وتنفيذ المعاملات، تتطور هذه البلوكشين بسرعة.

تتم جميع هذه التدابير أثناء ترقية الشبكة باستخدام الذكاء الاصطناعي، وأبرزها تزويد سلسلة الكتل الخاصة بهم بفرز الذكاء الاصطناعي. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل الذكاء الاصطناعي قبل التنفيذ، يمكن منع ومراجعة المعاملات عالية المخاطر قبل المعالجة، لضمان الأمان على السلسلة. باعتبارها حل توسيع L2، تقف سلسلة الكتل هذه في الوسط، تربط المستخدمين البشريين والعملاء بأفضل بيئات التمويل اللامركزي.

الخطوة التالية في DeFAI

حاليًا، تواجه معظم وكالات الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:

1. الطبقة التجريدية تحول نية المستخدم إلى تنفيذ، لكنها عادةً تفتقر إلى القدرة التنبؤية.
2. قد تتمكن وكالات الذكاء الاصطناعي من توليد alpha من خلال التحليل، لكنها تفتقر إلى تنفيذ التداول المستقل.
3. يمكن لتطبيقات dApp المدعومة بالذكاء الاصطناعي معالجة خزائن التأمين أو المعاملات، لكنها تندرج تحت الفئة السلبية وليست النشطة.

قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة، لتطوير أفضل منصة أو وكيل للوكيل. سيتطلب ذلك بيانات سلسلة عميقة حول أنشطة كبار الملاك، وتغيرات السيولة، مع إنتاج بيانات تركيبية مفيدة لتحليل التنبؤات بشكل أفضل، ودمج تحليل المشاعر من السوق العامة، سواء كانت تقلبات الرموز لفئات معينة (مثل وكلاء الذكاء الاصطناعي، DeSci، وما إلى ذلك) أو تقلبات الرموز على الشبكات الاجتماعية.

الهدف النهائي هو أن تتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من إنشاء وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد نشهد في المستقبل أن المتداولين في التمويل اللامركزي يعتمدون على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ الاستراتيجيات المالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.

! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1df1f707fb29db4dd351d64ceb0fd8b8.webp)

خاتمة

نظرًا للتقلب الكبير في الرموز والإطارات الخاصة بالوكالات الذكية، قد يعتقد البعض أن DeFAI ما هو إلا ظاهرة عابرة. ومع ذلك، لا يزال DeFAI في مرحلة مبكرة، ومن المؤكد أن قدرة الوكالات الذكية على تعزيز قابلية استخدام DeFi وأدائه لا يمكن إنكارها.

المفتاح لإطلاق هذه الإمكانية يكمن في الحصول على بيانات حقيقية عالية الجودة، مما سيحسن من توقعات وتنفيذ التداول المدفوعة بالذكاء الاصطناعي. تدمج المزيد والمزيد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، وتبني بروتوكولات البيانات إضافات للإطار، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ قرارات الوكلاء.

مع النظر إلى المستقبل، ستصبح القابلية للتحقق والخصوصية التحديات الرئيسية التي يجب على البروتوكولات معالجتها. في الوقت الحالي، لا تزال معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي تعمل كصندوق أسود، حيث يجب على المستخدمين إيداع أموالهم فيها. لذلك، سيساعد تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق في ضمان شفافية وموثوقية العمليات الوكيلة. يمكن أن تعزز البروتوكولات المدمجة القائمة على TEE وFHE وحتى zk-proofs قابلية التحقق من سلوك وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يحقق الثقة في الاستقلالية.

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

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