DeFAI : Comment l'intelligence artificielle libère le potentiel de la Finance Décentralisée

La Finance Décentralisée ( DeFi ) a rapidement évolué depuis 2020 et est devenue un pilier central de l'écosystème cryptographique. Malgré l'établissement de nombreux protocoles innovants, cela a également entraîné une complexité et une fragmentation accrues, rendant même les utilisateurs expérimentés difficiles à naviguer parmi les nombreuses chaînes, actifs et protocoles.

Dans le même temps, l'intelligence artificielle (AI) est passée d'une narration de base largement répandue en 2023 à un focus plus professionnel et orienté vers l'agent en 2024. Cette transformation a donné naissance à la DeFi AI (DeFAI) - un domaine émergent qui améliore la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital.

DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est la couche de base, les agents IA doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. La couche de données et la couche de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles IA, qui proviennent des données de prix historiques, des sentiments du marché et des analyses on-chain. La couche de confidentialité et de vérifiabilité garantit que les données financières sensibles restent sécurisées tout en maintenant une exécution sans confiance. Enfin, le cadre d'agents permet aux développeurs de créer des applications pilotées par l'IA spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.

Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois catégories principales :

1. Couche abstraite

Les protocoles établis dans cette catégorie servent d'interface conviviale similaire à ChatGPT pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs de saisir des instructions exécutées sur la blockchain. Ils s'intègrent généralement à plusieurs chaînes et dApps, et exécutent l'intention de l'utilisateur tout en éliminant les étapes manuelles dans des transactions complexes.

Certaines fonctionnalités que ces protocoles peuvent exécuter incluent :

• Échange, inter-chaînes, prêt/retrait, exécution de transactions inter-chaînes
• Portefeuille de trading de suivi ou profil de médias sociaux
• Exécution automatique des ordres de prise de profit/perte selon le pourcentage de la taille de la position.

Par exemple, il n'est pas nécessaire d'extraire manuellement des ETH des plateformes de prêt, de les transférer sur d'autres blockchains, d'échanger des tokens et de fournir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction peut réaliser l'opération en une seule étape.

2. Agence de trading autonome

Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles préétablies, les agents de trading autonomes peuvent apprendre et s'adapter aux conditions du marché, et ajuster leur stratégie en fonction de nouvelles informations. Ces agents peuvent :

• Analyser les données pour améliorer continuellement la stratégie
• Prédire les tendances du marché afin de prendre de meilleures décisions haussières/baissières
• Exécuter des stratégies DeFi complexes comme des transactions de base

3. DApps alimentés par l'IA

Les dApps DeFi offrent des fonctions de prêt, d'échange et de farming de rendement. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :

• Optimiser l'approvisionnement en liquidités en rééquilibrant les positions LP pour obtenir un meilleur APY
• Scanner les tokens pour détecter les risques en recherchant des rug ou des honeypots potentiels.

Principaux défis

Les principaux protocoles construits sur ces couches font face à certains défis:

1. Ces protocoles s'appuient sur des flux de données en temps réel pour assurer une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité de routage réduite, des échecs de transaction ou des transactions non rentables.

2. Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatil. Les agents doivent être formés sur des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.

3. Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché pour saisir l'état global du marché.

Les protocoles basés sur ces catégories ont été bien accueillis par le marché. Cependant, pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ils devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de qualité différente afin d'élever leurs produits à un nouveau niveau.

Couche de données - Alimente l'intelligence DeFAI

La qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle se base. Pour que les agents IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche d'abstraction doit accéder aux données on-chain via RPC et les API de réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements ont besoin de données pour perfectionner davantage leurs stratégies de trading et redistribuer les ressources.

Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux prédire le comportement futur des prix, fournissant des recommandations de trading pour s'adapter à leurs préférences en matière de positions longues ou courtes sur certains actifs.

Les blockchains des agents AI les plus suivies

En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, une certaine blockchain se positionne également comme une blockchain full-stack pour construire l'avenir de la DeFAI. Ils ont récemment déployé un assistant IA, qui est le co-pilote de la DeFAI, pour exécuter des transactions on-chain via des invites utilisateur, qui sera bientôt ouvert aux stakers de jetons de cette chaîne.

De plus, cette chaîne prend en charge de nombreuses équipes basées sur l'IA et des agents. Ils ont déployé des efforts considérables pour intégrer plusieurs protocoles d'IA dans leur écosystème, et avec le développement de plus d'agents et l'exécution des transactions, cette chaîne se développe rapidement.

Ces mesures ont été mises en œuvre en même temps qu'ils améliorent leur réseau avec l'IA, la plus remarquable étant l'équipement de leur blockchain avec un triage AI. En utilisant la simulation et l'analyse AI des transactions avant leur exécution, il est possible d'intercepter et d'examiner les transactions à haut risque avant leur traitement, afin d'assurer la sécurité sur la chaîne. En tant que L2 d'une super chaîne, cette chaîne se situe dans une zone intermédiaire, reliant les utilisateurs humains et les agents aux meilleurs écosystèmes de Finance Décentralisée.

La prochaine étape de DeFAI

Actuellement, la plupart des agents d'IA dans la Finance Décentralisée rencontrent des limitations majeures en matière d'autonomie complète. Par exemple :

1. La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais manque généralement de capacité prédictive.

2. Les agents IA peuvent générer de l'alpha par analyse, mais manquent d'exécution autonome des transactions.

3. Les dApps alimentées par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais elles sont passives plutôt qu'actives.

La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration d'une couche de données utile pour développer la meilleure plateforme ou agent d'intermédiation. Cela nécessitera des données on-chain approfondies concernant les activités des grands investisseurs, les variations de liquidité, tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prédictives, et en combinant des analyses de sentiment provenant du marché général, que ce soit pour la volatilité des tokens de catégories spécifiques ( comme les agents IA, DeSci, etc. ) ou pour la volatilité des tokens sur les réseaux sociaux.

L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir dans le futur des traders DeFi s'appuyer sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.

Conclusion

Étant donné la forte réduction des jetons et des cadres d'agents AI, certains pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI en est encore à ses débuts, et le potentiel des agents AI à améliorer l'utilisabilité et la performance de la Finance Décentralisée est indéniable.

La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'acquisition de données en temps réel de haute qualité, ce qui améliorera les prévisions et l'exécution des transactions pilotées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, les protocoles de données construisant des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour la prise de décision par les agents.

En regardant vers l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront relever. Actuellement, la plupart des opérations des agents IA restent une boîte noire, les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ces derniers. Par conséquent, le développement de décisions AI vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité des processus des agents. L'intégration de protocoles basés sur des TEE, FHE ou même des preuves à connaissance nulle peut renforcer la vérifiabilité des actions des agents IA, permettant ainsi de faire confiance à leur autonomie.

Seule une combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra aux agents DeFAI d'être largement utilisés.

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