DeFAI: Bagaimana AI Memberdayakan Keuangan Desentralisasi?

Sejak berkembang pesat pada tahun 2020, Keuangan Desentralisasi ( DeFi ) telah menjadi pilar utama ekosistem kripto. Meskipun banyak protokol inovatif telah dibangun, hal ini juga menyebabkan peningkatan kompleksitas dan fragmentasi, sehingga bahkan pengguna yang berpengalaman pun sulit untuk menguasai banyaknya rantai, aset, dan protokol.

Sementara itu, kecerdasan buatan (AI) telah berkembang dari narasi dasar yang luas pada tahun 2023 menjadi fokus yang lebih profesional dan berorientasi pada agen pada tahun 2024. Perubahan ini melahirkan Keuangan Desentralisasi AI (DeFAI) - sebuah bidang yang sedang berkembang, di mana AI meningkatkan DeFi melalui otomatisasi, manajemen risiko, dan optimisasi modal.

Keuangan Desentralisasi melintasi berbagai lapisan. Blockchain adalah lapisan dasar, agen AI harus berinteraksi dengan rantai tertentu untuk mengeksekusi transaksi dan melaksanakan kontrak pintar. Di atasnya, lapisan data dan lapisan komputasi menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI, yang berasal dari data harga historis, sentimen pasar, dan analisis di rantai. Lapisan privasi dan verifikasi memastikan bahwa data keuangan sensitif tetap aman sambil mempertahankan eksekusi tanpa kepercayaan. Terakhir, kerangka agen memungkinkan pengembang membangun aplikasi yang didorong oleh AI yang khusus, seperti robot perdagangan otonom, penilai risiko kredit, dan pengoptimal pemerintahan di rantai.

Seiring dengan berkembangnya ekosistem DeFAI, proyek yang paling menonjol dapat dibagi menjadi tiga kategori utama:

1. Lapisan Abstraksi

Protokol yang dibangun di atas kategori ini berfungsi sebagai antarmuka ramah pengguna yang mirip dengan ChatGPT untuk Keuangan Desentralisasi, memungkinkan pengguna memasukkan prompt yang dieksekusi di blockchain. Mereka biasanya terintegrasi dengan beberapa rantai dan dApp, serta menjalankan niat pengguna sambil menghilangkan langkah manual dalam transaksi yang kompleks.

Beberapa fungsi yang dapat dieksekusi oleh protokol ini termasuk:

• Pertukaran, lintas rantai, meminjam/menarik, menjalankan transaksi lintas rantai
• Dompet perdagangan mengikuti atau profil media sosial
• Secara otomatis mengeksekusi take profit/stop loss berdasarkan persentase skala posisi

Misalnya, tidak perlu secara manual menarik ETH dari platform pinjaman, mengalirkannya ke Solana, menukar SOL/token lainnya, dan menyediakan likuiditas di DEX - protokol lapisan abstrak hanya membutuhkan satu langkah untuk menyelesaikan operasi.

2. Agen Perdagangan Mandiri

Berbeda dengan robot perdagangan tradisional yang mengikuti aturan yang telah ditetapkan, agen perdagangan mandiri dapat belajar dan beradaptasi dengan kondisi pasar, serta menyesuaikan strategi mereka berdasarkan informasi baru. Agen ini dapat:

• Menganalisis data untuk terus menyempurnakan strategi
• Memprediksi pergerakan pasar untuk membuat keputusan beli/jual yang lebih baik
• Eksekusi strategi DeFi yang kompleks seperti perdagangan dasar

3. DApps yang Didorong oleh AI

Keuangan Desentralisasi dApp menyediakan fungsi pinjam-meminjam, pertukaran, dan pertanian hasil. AI dan agen AI dapat meningkatkan layanan ini melalui cara berikut:

• Mengoptimalkan pasokan likuiditas dengan menyeimbangkan kembali posisi LP untuk mendapatkan APY yang lebih baik
• Memindai token untuk mengidentifikasi risiko dengan mendeteksi potensi rug atau perangkap

Tantangan Utama

Protokol teratas yang dibangun di atas lapisan ini menghadapi beberapa tantangan:

1. Protokol ini bergantung pada aliran data waktu nyata untuk mencapai eksekusi perdagangan yang optimal. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan efisiensi rute yang rendah, kegagalan perdagangan, atau perdagangan yang tidak menguntungkan.

2. Model AI bergantung pada data historis, tetapi pasar cryptocurrency memiliki volatilitas yang tinggi. Agensi harus menerima pelatihan dengan dataset yang beragam dan berkualitas tinggi agar tetap efektif.

3. Diperlukan pemahaman menyeluruh tentang korelasi aset, perubahan likuiditas, dan sentimen pasar untuk memahami kondisi pasar secara keseluruhan.

Berdasarkan kategori-kategori ini, protokol telah mendapat sambutan baik di pasar. Namun, untuk menyediakan produk yang lebih baik dan hasil yang optimal, mereka harus mempertimbangkan untuk mengintegrasikan berbagai kumpulan data berkualitas berbeda untuk mengangkat produk mereka ke tingkat yang baru.

Lapisan Data - Memberikan Daya untuk Kecerdasan DeFi

Kebaikan dan keburukan AI tergantung pada data yang digunakannya. Agar agen AI dapat bekerja secara efektif dalam DeFAI, mereka memerlukan data yang real-time, terstruktur, dan dapat diverifikasi. Misalnya, lapisan abstraksi perlu mengakses data on-chain melalui RPC dan API jejaring sosial, sementara agen optimasi transaksi dan keuntungan memerlukan data untuk lebih menyempurnakan strategi perdagangan mereka dan mengalokasikan ulang sumber daya.

Kumpulan data berkualitas tinggi memungkinkan agen untuk lebih baik dalam menganalisis prediksi perilaku harga di masa depan, memberikan saran untuk perdagangan, agar sesuai dengan preferensi mereka terhadap posisi beli atau jual pada aset tertentu.

Blockchain AI Agent yang Paling Diperhatikan

Selain membangun lapisan data untuk AI dan agen, suatu blockchain juga memposisikan dirinya sebagai blockchain yang membangun full stack untuk masa depan DeFAI. Mereka baru-baru ini meluncurkan sebuah terminal, yang merupakan co-pilot DeFAI, untuk melakukan transaksi on-chain berdasarkan prompt pengguna, yang akan dibuka untuk para staker token.

Selain itu, blockchain ini juga mendukung banyak tim berbasis AI dan agen. Mereka telah melakukan upaya besar untuk mengintegrasikan berbagai protokol ke dalam ekosistemnya, dan seiring dengan pengembangan lebih banyak agen dan pelaksanaan transaksi, blockchain ini berkembang dengan pesat.

Langkah-langkah ini semua dilakukan saat mereka meningkatkan jaringan dengan AI, yang paling mencolok adalah melengkapi blockchain mereka dengan sebuah pemeringkat AI. Dengan menggunakan simulasi dan analisis AI sebelum eksekusi transaksi, transaksi berisiko tinggi dapat dihentikan dan diperiksa sebelum diproses, untuk memastikan keamanan di blockchain. Sebagai solusi perluasan L2, blockchain ini berada di tengah, menghubungkan pengguna manusia dan agen dengan ekosistem Keuangan Desentralisasi terbaik.

Langkah Selanjutnya DeFAI

Saat ini, sebagian besar agen AI dalam Keuangan Desentralisasi menghadapi batasan signifikan dalam mencapai otonomi penuh. Misalnya:

1. Lapisan abstrak mengubah niat pengguna menjadi eksekusi, tetapi biasanya kurang memiliki kemampuan prediksi.
2. AI agen mungkin dapat menghasilkan alpha melalui analisis, tetapi kurang memiliki eksekusi perdagangan yang independen.
3. dApp yang didorong AI dapat menangani penyimpanan atau transaksi, tetapi bersifat pasif dan bukan aktif.

Tahap berikutnya dari DeFAI mungkin akan berfokus pada integrasi lapisan data yang berguna untuk mengembangkan platform atau agen perantara terbaik. Ini akan memerlukan data rantai yang mendalam tentang aktivitas pemegang besar, perubahan likuiditas, dan lainnya, sambil menghasilkan data sintetik yang berguna untuk analisis prediktif yang lebih baik, serta menggabungkan analisis sentimen dari pasar umum, baik itu fluktuasi token dalam kategori tertentu (seperti agen AI, DeSci, dll.) atau fluktuasi token di jejaring sosial.

Tujuan akhirnya adalah agar agen AI dapat menghasilkan dan mengeksekusi strategi perdagangan secara mulus dari satu antarmuka. Seiring dengan kematangan sistem ini, kita mungkin akan melihat trader DeFi di masa depan mengandalkan agen AI untuk secara mandiri mengevaluasi, memprediksi, dan mengeksekusi strategi keuangan dengan intervensi manusia yang minimal.

Kesimpulan

Mengingat penyusutan besar-besaran token dan kerangka kerja AI agen, beberapa orang mungkin menganggap DeFAI hanyalah fenomena sementara. Namun, DeFAI masih berada di tahap awal, dan potensi agen AI untuk meningkatkan kegunaan dan kinerja Keuangan Desentralisasi tidak dapat disangkal.

Kunci untuk melepaskan potensi ini adalah mendapatkan data waktu nyata berkualitas tinggi, yang akan meningkatkan prediksi dan eksekusi perdagangan yang didorong oleh AI. Semakin banyak protokol yang mengintegrasikan berbagai lapisan data, dan protokol data membangun plugin untuk kerangka kerja, yang menyoroti pentingnya data untuk pengambilan keputusan oleh agen.

Melihat ke depan, verifikasi dan privasi akan menjadi tantangan kunci yang harus diatasi oleh protokol. Saat ini, sebagian besar operasi agen AI masih merupakan kotak hitam, di mana pengguna harus mempercayakan dana mereka padanya. Oleh karena itu, perkembangan keputusan AI yang dapat diverifikasi akan membantu memastikan transparansi dan akuntabilitas dalam proses agen. Protokol yang terintegrasi dengan TEE, FHE, atau bahkan zk-proofs dapat meningkatkan verifikasi perilaku agen AI, sehingga mewujudkan kepercayaan terhadap otonomi.

Hanya dengan berhasil menggabungkan data berkualitas tinggi, model yang kuat, dan proses pengambilan keputusan yang transparan, agen DeFAI dapat memperoleh penerapan yang luas.