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年に急速に発展して以来、暗号エコシステムの核心的な柱となっています。多くの革新的なプロトコルが構築されたにもかかわらず、複雑さと分散化が増加し、経験豊富なユーザーでさえも多数のブロックチェーン、資産、プロトコルに対処するのが難しくなっています。

その一方で、人工知能(AI)は2023年の広範な基礎的な物語から2024年のより専門的で代理指向の焦点へと発展しました。この変化は、DeFi AI (DeFAI)という新興分野を生み出し、AIが自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化しています。

DeFAIは複数のレイヤーを超えています。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、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。その上に、データレイヤーと計算レイヤーがAIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供します。これらのモデルは過去の価格データ、市場の感情、オンチェーン分析に基づいています。プライバシーと検証可能なレイヤーは、信頼のない実行を維持しながら、機密の財務データを安全に保持します。最後に、エージェントフレームワークは、開発者が自律型取引ボット、信用リスク評価ツール、オンチェーンガバナンスの最適化ツールなどの専門的なAI駆動アプリケーションを構築することを可能にします。

! 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?

DeFAIエコシステムが不断に拡大する中で、最も顕著なプロジェクトは3つの主要なカテゴリに分けられます:

1. 抽象化レイヤー

このカテゴリに基づいて構築されたプロトコルは、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、同時に複雑な取引における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/引き出し、クロスチェーン実行取引
• フォロー取引ウォレットまたはソーシャルメディアプロフィール
• 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、借貸プロトコルからETHを手動で引き出し、それをSolanaにクロスチェーンしてSOLに交換し、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、操作を一歩で完了します。

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2. 自主取引エージェント

従来の設定されたルールに従う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常に改善する
• 市場の動向を予測し、より良いロング/ショートの意思決定を行うために
• 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

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3. AI搭載のDApps

DeFi dAppは、貸付、交換、収益ファーミングなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、これらのサービスを次の方法で強化できます:

• LPポジションのリバランスを通じて流動性供給を最適化し、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rugまたはハニーポットを検出します。

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主な課題

これらの層の上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、最適な取引実行を達成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、取引が利益を生まない可能性があります。

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

3. 資産の関連性、流動性の変化、市場の感情を全面的に理解する必要があり、全体的な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質のデータセットを統合することを検討すべきであり、製品を新しいレベルに引き上げるべきです。

データ層 - DeFAIスマートに力を提供

AIの良し悪しは、依存するデータによって決まります。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、取引および収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に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適応するための取引提案を提供できるようにします。

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最も注目されている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付けています。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co-pilotである端末を展開し、今後そのブロック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、このブロックチェーンはAIと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、複数のプロトコルをそのエコシステムに統合するために大きな努力を払っており、より多くのエージェントの開発と取引の実行に伴い、このブロック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でネットワークをアップグレードしている間に実現され、最も注目すべきは、彼らのブロックチェーンにAIのソーターを装備したことです。実行前にシミュレーションとAI分析を使用して取引を行うことで、高リスク取引を処理前にブロックおよびレビューし、チェーン上の安全性を確保できます。あるスーパーチェーンのL2として、このブロックチェーンは中間地点に立ち、人間とエージェント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。

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DeFAIの次のステップ

現在、DeFiのほとんどの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エージェントは分析を通じてアルファを生成する可能性がありますが、独立した取引実行が不足しています。

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、有用なデータレイヤーの統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームや代理を開発する可能性があります。これには、大口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、同時により良い予測分析のために有用な合成データを生成し、特定のカテゴリのトークンの変動やソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関する一般市場からの感情分析と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、実行できるようになることです。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、実行する姿を見ることができるかもしれません。

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最終的な感想

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、DeFAIは一時的なものであると考える人もいるかもしれません。しかし、DeFAIはまだ初期段階にあり、AIエージェントがDeFiの有用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のため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際立たせています。

未来を見据えると、検証可能性とプライバシー性は、プロトコルが解決すべき重要な課題となります。現在、多くのAIエージェントの操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る必要があります。したがって、検証可能なAI意思決定の発展は、エージェントの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zk-proofに基づくプロトコルの統合は、AIエージェントの行動の検証可能性を強化し、自律性に対する信頼を実現することができます。

高品質なデータ、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ができて初めて、DeFAIエージェントは広く利用されることができます。

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