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DeFAI: AI potencia las Finanzas descentralizadas, liberando el potencial de la Descentralización.
DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Finanzas descentralizadas(DeFi) ha sido un pilar central del ecosistema criptográfico desde su rápido desarrollo en 2020. A pesar de la creación de muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento en la complejidad y fragmentación, haciendo que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar entre las numerosas cadenas, activos y protocolos.
Mientras tanto, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa básica amplia en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI (DeFAI) - un campo emergente que mejora las Finanzas descentralizadas a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
DeFAI cruza múltiples niveles. La blockchain es la capa base, y los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. La capa de datos y la capa de computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación garantiza que los datos financieros sensibles permanezcan seguros mientras se mantiene una ejecución sin confianza. Por último, el marco de agentes permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena.
Con la expansión continua del ecosistema DeFAI, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:
1. Capa abstracta
Los protocolos basados en esta categoría actúan como una interfaz de usuario amigable similar a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar comandos que se ejecutan en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, al mismo tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones que estos protocolos pueden ejecutar incluyen:
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, transferirlo a otra cadena pública, intercambiar tokens y proporcionar liquidez en un DEX: el protocolo de capa de abstracción puede completar la operación en un solo paso.
2. Agente de comercio autónomo
A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas predefinidas, los agentes de trading autónomos pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias según nueva información. Estos agentes pueden:
3. DApps impulsados por IA
La dApp de DeFi ofrece funciones como préstamos, intercambios y farming de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Principales desafíos
Los principales protocolos construidos sobre estos niveles enfrentan algunos desafíos:
Estos protocolos dependen de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. Una mala calidad de datos puede resultar en una baja eficiencia de ruta, fallos en las operaciones o transacciones no rentables.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben ser entrenados con conjuntos de datos diversificados y de alta calidad para mantener su efectividad.
Necesitas comprender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender la situación general del mercado.
Los protocolos basados en estas categorías han sido bien recibidos por el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y los mejores resultados, deberían considerar integrar diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para elevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporcionar potencia a DeFAI inteligente
La calidad de la IA depende de los datos de los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen eficazmente en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa de abstracción necesita acceder a datos en la cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de transacción y redistribuir recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar un mejor análisis predictivo del comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de trading que se adapten a sus preferencias por posiciones largas o cortas en ciertos activos.
La blockchain de agentes de IA más seguida
Además de construir una capa de datos para AI y agentes, cierta blockchain también se posiciona como una blockchain de pila completa para el futuro de DeFAI. Recientemente, desplegaron un asistente de IA, que es el co-piloto de DeFAI, para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones de los usuarios, que pronto estará disponible para los stakers de tokens de esa cadena.
Además, la cadena también admite muchos equipos basados en IA y agentes. Han hecho un gran esfuerzo para integrar múltiples protocolos de IA en su ecosistema, y a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, la cadena se está desarrollando rápidamente.
Estas medidas se implementaron al mismo tiempo que actualizaban la red con IA, siendo la más destacada la incorporación de un clasificador de IA para su blockchain. Al utilizar simulaciones y análisis de IA para las transacciones antes de su ejecución, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de procesarlas, garantizando así la seguridad en la cadena. Como L2 de una supercadena, esta cadena se sitúa en un punto intermedio, conectando a los usuarios humanos y agentes con el mejor ecosistema de Finanzas descentralizadas.
El siguiente paso de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en DeFi enfrentan limitaciones significativas para lograr una autonomía total. Por ejemplo:
La capa abstracta transforma la intención del usuario en ejecución, pero generalmente carece de capacidad de predicción.
Los agentes de IA pueden generar alpha a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.
La próxima fase de DeFAI podría centrarse en la integración de una capa de datos útil para desarrollar la mejor plataforma o agente de intermediación. Esto requerirá datos en cadena profundos sobre actividades de grandes tenedores, cambios en la liquidez, etc., mientras se generan datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, combinando también el análisis de sentimientos del mercado en general, ya sea sobre la volatilidad de los tokens de categorías específicas ( como agentes de IA, DeSci, etc. ), o la volatilidad de los tokens en las redes sociales.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, podríamos ver en el futuro que los traders de DeFi confían en agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de manera autónoma con la mínima intervención humana.
Conclusión
Dado el fuerte deterioro de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas pueden considerar que DeFAI es solo un destello pasajero. Sin embargo, DeFAI aún se encuentra en una fase temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la disponibilidad y el rendimiento de las Finanzas descentralizadas es innegable.
La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las predicciones y ejecuciones de trading impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, y los protocolos de datos construyen complementos para el marco, lo que destaca la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.
Mirando hacia el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en los desafíos clave que los protocolos deben abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a estos. Por lo tanto, el desarrollo de decisiones de IA verificables ayudará a garantizar la transparencia y la responsabilidad en los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas de conocimiento cero puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, logrando así la confianza en la autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de toma de decisiones transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.
![DeFAI al descubierto: ¿Cómo puede la IA liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01