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

Finance Décentralisée(DeFi) a rapidement évolué depuis 2020, devenant un pilier central de l'écosystème cryptographique. Bien que de nombreux protocoles innovants aient été établis, cela a également conduit à une complexité et une décentralisation accrues, rendant difficile même pour les utilisateurs expérimentés de naviguer à travers les nombreuses blockchains, actifs et protocoles.

Dans le même temps, l'intelligence artificielle (AI) a évolué d'un récit de base largement répandu en 2023 à un focus plus professionnel et orienté vers l'agent en 2024. Ce changement a donné naissance à DeFi AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation du capital.

DeFAI s'étend sur plusieurs niveaux. La blockchain est la couche de base, car les agents d'IA doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus de cela, la couche de données et la couche de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire pour entraîner les modèles d'IA, qui proviennent des données historiques de prix, des sentiments du marché et des analyses sur la chaîne. 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 construire des applications spécifiques pilotées par l'IA, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance sur la chaîne.

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

Ces protocoles peuvent exécuter certaines fonctions, notamment :

• Échange, inter-chaînes, prêt/retrait, exécution de transactions inter-chaînes
• Portefeuille de trading en copie ou profil de médias sociaux
• Exécuter automatiquement des ordres de prise de bénéfices/stop-loss en fonction du pourcentage de la taille de la position.

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

2. Agent de négociation autonome

Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, 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 fonctionnalités de prêt, d'échange, de farming de rendement, etc. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :

• Optimiser l'approvisionnement en liquidité en rééquilibrant les positions LP pour obtenir un meilleur APY
• Scanner les jetons pour détecter les risques en identifiant les potentiels rug ou honeypots.

Principaux défis

Les protocoles de premier plan construits sur ces couches font face à certains défis :

1. Ces protocoles dépendent de flux de données en temps réel pour 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 volatile. 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 changements de liquidité et le sentiment du marché pour comprendre l'état global du marché.

Les protocoles basés sur ces catégories ont rencontré un succès sur le marché. Cependant, pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ils devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de qualité différente pour 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 s'appuie. 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 affiner davantage leurs stratégies de trading et redistribuer les ressources.

Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux prédire l'évolution future des prix, de fournir des conseils de trading pour s'adapter à leurs préférences en matière de positions longues ou courtes sur certains actifs.

Les blockchains d'agents IA 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 l'avenir du DeFAI. Ils ont récemment déployé un terminal, qui est le co-pilote du DeFAI, utilisé pour exécuter des transactions on-chain via des invites d'utilisateur, qui sera bientôt ouvert aux stakers de jetons de cette blockchain.

De plus, cette blockchain prend également en charge de nombreuses équipes basées sur l'IA et des agents. Ils ont fourni d'énormes efforts pour intégrer plusieurs protocoles dans leur écosystème, et avec le développement de plus d'agents et l'exécution des transactions, cette blockchain 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 ordonnanceur IA. En utilisant des simulations et des analyses IA des transactions avant l'exécution, il est possible de bloquer 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 certaine super chaîne, cette blockchain se situe à mi-chemin, reliant les utilisateurs humains et agents aux meilleures écosystèmes de Finance Décentralisée.

La prochaine étape de DeFAI

Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance Décentralisée rencontrent des limitations significatives pour atteindre une autonomie complète. Par exemple:

1. La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais elle manque souvent de capacité de prévision.

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

3. Les dApps alimentées par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais 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'agent. Cela nécessitera des données on-chain approfondies concernant les activités des grands détenteurs, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour une meilleure analyse prédictive, et en combinant l'analyse des sentiments provenant du marché général, que ce soit les fluctuations des tokens d'une catégorie spécifique ou les fluctuations 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 à l'avenir 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.

Dernières réflexions

Étant donné la forte dépréciation 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 pour améliorer l'utilité 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 construisent des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour la prise de décision des 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 AI restent une boîte noire, les utilisateurs doivent leur confier des fonds. 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 TEE, FHE et même des zk-proofs peut renforcer la vérifiabilité du comportement des agents AI, permettant ainsi de faire confiance à l'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 adoptés.

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