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DeFAI: un nuevo campo emergente y tendencias de desarrollo de las Finanzas descentralizadas potenciadas por la IA
DeFAI: ¿Cómo puede la IA potenciar las Finanzas descentralizadas?
Desde su rápido desarrollo en 2020, las Finanzas descentralizadas ( DeFi ) han sido un pilar central del ecosistema cripto. A pesar de que se han establecido muchos protocolos innovadores, esto también ha llevado a un aumento de la complejidad y la fragmentación, lo que dificulta incluso a los usuarios experimentados navegar por las numerosas cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa amplia en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a Finanzas descentralizadas AI (DeFAI) - un campo emergente donde la IA mejora las Finanzas descentralizadas a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.
Las Finanzas descentralizadas (DeFi) cruzan múltiples capas. La blockchain es la capa base, y los agentes de IA deben interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Encima de esto, la capa de datos y la capa de computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, los cuales 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 se mantengan seguros mientras se ejecutan de manera confiable. Finalmente, 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 dividir en tres categorías principales:
1. Capa de abstracción
Los protocolos construidos sobre 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. Generalmente 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 retirar manualmente ETH de la plataforma de préstamos, trasladarlo a Solana, intercambiar SOL/u otros 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 preestablecidas, 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
Las dApps de Finanzas descentralizadas ofrecen 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 transacciones. La mala calidad de los datos puede llevar a una eficiencia de ruta deficiente, fallos en las transacciones o transacciones sin rentabilidad.
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.
Es necesario comprender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender el estado general del mercado.
Los protocolos basados en estas categorías han sido bien recibidos por el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y obtener los mejores resultados, deberían considerar la integración de diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para elevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporcionando poder a la inteligencia DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos de 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 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 negociación 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 ajusten a sus preferencias por posiciones largas o cortas en ciertos activos.
La blockchain de AI agentes más comentada
Además de construir una capa de datos para la IA y los agentes, cierta blockchain también se posiciona como una blockchain de pila completa para construir el futuro de Finanzas descentralizadas e IA. Recientemente han desplegado un terminal, que es el co-piloto de Finanzas descentralizadas e IA, utilizado para ejecutar transacciones en cadena a través de los prompts de los usuarios, que se abrirá a los stakers de tokens.
Además, esta blockchain también admite muchos equipos basados en IA y agentes. Han realizado un gran esfuerzo 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 implementaron al mismo tiempo que actualizaban la red con IA, y lo más notable es que equiparon su blockchain con un clasificador de IA. Al utilizar simulaciones y análisis de IA antes de la ejecución de las transacciones, se pueden detener y revisar transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento, para asegurar la seguridad en la cadena. Como una solución de escalado L2, esta blockchain se encuentra 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 Finanzas descentralizadas enfrentan limitaciones significativas para lograr una autonomía completa. Por ejemplo:
La siguiente etapa de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de proxies. Esto requerirá datos on-chain profundos sobre la actividad de los grandes titulares, cambios en la liquidez, etc., al mismo tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, y combina 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 sobre 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, es posible que veamos a los futuros traders de Finanzas descentralizadas confiar en agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con mínima intervención humana.
Conclusión
Dado la drástica disminución de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas pueden pensar que DeFAI es solo un fenómeno pasajero. Sin embargo, DeFAI aún 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 comerciales 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 para la toma de decisiones de los agentes.
Mirando hacia el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en desafíos clave que los protocolos deberán abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los 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 responsabilidad en los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas zk puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, lo que permite confiar en la autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos sólidos y procesos de decisión transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.