DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?

Finanzas descentralizadas(DeFi)Desde su rápido desarrollo en 2020, ha sido un pilar central del ecosistema criptográfico. A pesar de la creación de muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento de la complejidad y la descentralización, lo que dificulta que incluso los usuarios experimentados manejen la multitud de cadenas de bloques, activos y protocolos.

Mientras tanto, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a la agencia en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi AI (DeFAI) - un campo emergente en el que la IA potencia DeFi a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.

DeFAI atraviesa múltiples niveles. La blockchain es la capa base, ya que los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Por encima de esto, la capa de datos y la capa de cálculo proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en la cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles se mantengan seguros mientras se preserva la 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 la cadena.

Con la expansión continua del ecosistema DeFAI, los proyectos más destacados se pueden clasificar en tres categorías principales:

1. Capa de abstracción

Los protocolos construidos en esta categoría actúan como una interfaz amigable para el usuario 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 tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.

Algunas funciones que estos protocolos pueden ejecutar incluyen:

• Intercambio, cross-chain, préstamos/retiros, ejecución de transacciones cross-chain
• Monedero de seguimiento de operaciones o perfil de redes sociales
• Ejecutar automáticamente la toma de ganancias/pérdidas según el porcentaje del tamaño de la posición.

Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH del protocolo de préstamos, transferirlo a Solana, intercambiarlo por SOL y proporcionar liquidez en un DEX: el protocolo de capa abstracta puede completar la operación en un solo paso.

2. Agente de negociación autónomo

A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas predefinidas, los agentes de trading autónomo pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias según nueva información. Estos agentes pueden:

• Analizar datos para mejorar continuamente la estrategia
• Predecir la tendencia del mercado para tomar mejores decisiones de compra/venta
• Ejecutar estrategias DeFi complejas como en el trading básico

3. DApps impulsados por IA

Las dApps de DeFi ofrecen funciones como préstamos, intercambios y farming de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:

• Optimizar el suministro de liquidez mediante el reequilibrio de las posiciones de LP para obtener un mejor APY
• Escanear tokens para descubrir riesgos mediante la detección de posibles rug o honeypots.

Desafíos principales

Los principales protocolos construidos sobre estas capas enfrentan algunos desafíos:

1. Estos protocolos dependen de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. La mala calidad de los datos puede resultar en una eficiencia de ruta deficiente, fallos en las operaciones o transacciones no rentables.

2. 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 diversos y de alta calidad para mantener su efectividad.

3. Es necesario comprender a fondo 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 en el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y resultados óptimos, deberían considerar integrar diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.

Capa de datos - Proporcionando potencia a la inteligencia DeFAI

La calidad de la IA depende de los datos en los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera efectiva en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa de abstracción necesita acceder a los 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 de precios futuros, proporcionando recomendaciones de trading para adaptarse a sus preferencias de 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 construir el futuro de DeFAI. Recientemente han desplegado un terminal, 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 blockchain.

Además, esta blockchain también admite muchos equipos basados en IA y agentes. Han hecho grandes esfuerzos para integrar múltiples protocolos en su ecosistema, y a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, esta blockchain está creciendo rápidamente.

Estas medidas se implementan mientras actualizan la red con IA, siendo lo más notable la incorporación de un clasificador de IA a su blockchain. Al utilizar simulaciones y análisis de IA para las transacciones antes de su ejecución, se pueden bloquear y revisar las transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento, asegurando así la seguridad en la cadena. Como L2 de una supercadena, esta blockchain se sitúa en un punto intermedio, conectando a 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 importantes limitaciones para lograr una autonomía total. Por ejemplo:

1. La capa de abstracción convierte la intención del usuario en ejecución, pero a menudo carece de capacidad predictiva.

2. Los agentes de IA pueden generar alfa a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.

3. Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas y no activas.

La siguiente fase de DeFAI podría centrarse en la integración de una capa de datos útil para desarrollar la mejor plataforma o agente. Esto requerirá datos en cadena profundos sobre la actividad de los grandes titulares, cambios en la liquidez, etc., al tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis de predicción, y combina el análisis de sentimientos del mercado general, ya sea sobre la volatilidad de tokens de categorías específicas o sobre la volatilidad de tokens en 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, es posible que en el futuro los traders de DeFi confíen en los agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con mínima intervención humana.

Últimos pensamientos

Dado el fuerte descenso de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas pueden pensar que DeFAI es solo un destello pasajero. Sin embargo, DeFAI todavía se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad 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 desafíos clave que los protocolos deben resolver. Actualmente, la mayoría de las operaciones de agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a ella. Por lo tanto, el desarrollo de decisiones de IA verificables ayudará a garantizar la transparencia y la rendición de cuentas en los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso zk-proofs puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, permitiendo así la confianza en la autonomía.

Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de decisión transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.

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