DeFAI:AIが分散型金融の可能性を解き放つ方法

分散型金融(DeFi)は2020年の急速な発展以来、暗号エコシステムの中心的な柱であり続けています。多くの革新的なプロトコルが構築されましたが、これにより複雑さと断片化が増し、経験豊富なユーザーでさえ、数多くのチェーン、資産、プロトコルの中でうまくやりくりすることが難しくなっています。

その一方で、人工知能(AI)は、2023年の広範な基盤の物語から2024年にはより専門的でエージェント指向の焦点に発展しました。この変化は、DeFi AI (DeFAI)を生み出しました - 自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化する新興分野です。

DeFAIは複数のレベルを超えています。ブロックチェーンは基本レベルであり、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引やスマートコントラクトを実行する必要があります。データ層と計算層は、歴史的価格データ、市場の感情、オンチェーン分析に基づくAIモデルのトレーニングに必要なインフラストラクチャを提供します。プライバシーと検証可能な層は、無信任実行を維持しながら、敏感な財務データを安全に保つことを保証します。最後に、エージェントフレームワークは、開発者が自律取引ロボット、信用リスク評価者、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの専用のAI駆動アプリケーションを構築できるようにします。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

DeFAIエコシステムが拡大する中で、最も際立ったプロジェクトは3つの主要なカテゴリーに分けられます:

1. 抽象レイヤー

このカテゴリに基づくプロトコルは、DeFiのChatGPTのようなユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、ユーザーがオンチェーンで実行されるプロンプトを入力できるようにします。これらは通常、複数のチェーンやdAppと統合され、ユーザーの意図を実行し、複雑な取引の手動ステップを排除します。

これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能には、

• 交換、クロスチェーン、貸出/引出、クロスチェーン実行取引
• コピー取引ウォレットまたはソーシャルメディアのプロフィール
• ポジション規模の割合に基づいて自動的に利益確定/損切りなどの取引を実行する

例えば、借貸プラットフォームから手動でETHを引き出し、他のパブリックチェーンにクロスチェーンし、トークンを交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象レイヤープロトコルは、操作を1ステップで完了できます。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

2. 自主取引エージェント

従来のルールに従った取引ロボットとは異なり、自律取引エージェントは市場の状況を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整することができます。これらのエージェントは:

• データを分析して戦略を継続的に改善する
• 市場の動向を予測し、より良いロング/ショートの判断を行うために
• 基本的な取引のように複雑な分散型金融戦略を実行する

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

3. AI搭載のDApps

分散型金融 dAppは、借入、交換、収益farmingなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、以下の方法でこれらのサービスを強化できます:

• 流動性供給を最適化するためにLPポジションを再バランスし、より良いAPYを得る
• トークンをスキャンしてリスクを発見するために、潜在的なラグやハニーポットを検出します。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

主な課題

これらのレイヤーに構築されたトッププロトコルは、いくつかの課題に直面しています:

1. これらのプロトコルは、最適な取引実行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存しています。データの質が悪いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、利益のない取引になる可能性があります。

2. AIモデルは歴史的データに依存していますが、暗号通貨市場は非常に変動的です。エージェントは多様で高品質なデータセットでトレーニングを受ける必要があります。

3. 資産の相関性、流動性の変化、市場のセンチメントを全面的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができる。

これらのカテゴリーに基づくプロトコルは、市場で人気を博しています。しかし、より良い製品と最良の結果を提供するために、彼らはさまざまな異なる品質のデータセットを統合することを検討すべきです。これにより、製品を新しいレベルに引き上げることができます。

データ層 - DeFAIスマートに力を提供する

AIの良し悪しは、その依存するデータに依存します。AIエージェントがDeFAIで効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化され、検証可能なデータが必要です。例えば、抽象レイヤーはRPCやソーシャルネットワークAPIを通じてオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引と利益最適化エージェントは、取引戦略をさらに洗練させ、リソースを再配分するためのデータを必要とします。

高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向をより良く予測分析し、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに応じて取引を提案するのを可能にします。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

最も注目されるAIエージェントブロックチェーン

AIやエージェントのためのデータレイヤーを構築することに加えて、あるブロックチェーンはDeFAIの未来のために全スタックのブロックチェーンを構築することを自ら位置づけています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトを通じてオンチェーン取引を実行するためのDeFAIの共同操縦者であるAIアシスタントを展開しました。これは、このチェーンのトークンステーキング者に開放される予定です。

さらに、このチェーンはAIおよびエージェントに基づく多くのチームをサポートしています。彼らはエコシステムに複数のAIプロトコルを統合するために大きな努力を払い、より多くのエージェントの開発と取引の実行が進むにつれて、このチェーンは急速に発展しています。

これらの措置は、彼らがAIを用いてネットワークをアップグレードする際に実現されたもので、最も注目すべきは、彼らのブロックチェーンにAIソーターを装備したことです。取引を実行する前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスク取引を処理する前に防止および審査することができ、チェーン上の安全性を確保します。あるスーパー チェーンのL2として、このチェーンは中間地点に立ち、人間と代理ユーザーを最高の分散型金融エコシステムに接続します。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

DeFAIの次のステップ

現在、DeFiにおけるほとんどのAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制約に直面しています。例えば:

1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力が欠けています。

2. AIエージェントはアルファを生成するために分析を行う可能性がありますが、独立した取引実行が欠けています。

3. AI駆動のdAppは保険庫や取引を処理できますが、受動的であり能動的ではありません。

DeFAIの次の段階は、有用なデータ層の統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームまたは代理を開発する可能性があります。これには、大口の活動や流動性の変化などに関する深いオンチェーンデータが必要であり、より良い予測分析のために有用な合成データを生成し、特定のカテゴリ(のAI代理やDeSciなど)のトークンの変動、またはソーシャルネットワーク上のトークンの変動にかかわらず、一般市場からの感情分析を組み合わせる必要があります。

最終的な目標は、AIエージェントが単一のインターフェースからシームレスに取引戦略を生成し、実行できることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的にはDeFiのトレーダーがAIエージェントに依存して、最小限の人為的介入で自律的に金融戦略を評価、予測、実行するのを見ることになるかもしれません。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

まとめ

AIエージェントトークンとフレームワークの大幅な縮小を考慮すると、一部の人々はDeFAIがただのはかないものであると考えるかもしれません。しかし、DeFAIはまだ初期段階にあり、AIエージェントがDeFiの利用可能性とパフォーマンスを向上させる可能性は否定できません。

この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することであり、これによりAI駆動の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータレイヤーを統合しており、データプロトコルはフレームワークにプラグインを構築しており、これはエージェントの意思決定におけるデータの重要性を強調しています。

未来を見据えると、検証可能性とプライバシーはプロトコルが解決しなければならない重要な課題になります。現在、大多数のAIエージェントの動作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金をそれに委ねなければなりません。したがって、検証可能なAI決定の発展は、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立ちます。TEE、FHE、さらにはゼロ知識証明に基づくプロトコルを統合することで、AIエージェントの行動の検証可能性が向上し、自律性に対する信頼を実現できます。

高品質データ、堅牢なモデル、透明な意思決定プロセスを成功裏に組み合わせることで、DeFAIエージェントは広く採用されることができます。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?