DeFAI：AIはどのように分散型金融に力を与えるのか？

2020年の急速な発展以来、去中心化金融(分散型金融)は暗号エコシステムの核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確立されているにもかかわらず、これは複雑性と断片化の増加をもたらしており、経験豊富なユーザーでさえ多くのチェーン、資産、プロトコルを扱うのが難しくなっています。

同時に、人工知能(AI)は2023年の広範な基盤ストーリーから2024年のより専門的でエージェント指向の焦点へと発展しました。この変化はDeFi AI (DeFAI)を生み出しました - AIが自動化、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は複数のレイヤーを越えています。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を実行し、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、オンチェーン分析から来ています。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、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、信用リスク評価器、オンチェーンガバナンス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できるようにします。

DeFAIエコシステムが拡大する中で、最も目立つプロジェクトは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、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、クロスチェーンでの取引実行
• 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
• ポジション規模のパーセンテージ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、貸し出しプラットフォームから手動でETHを引き出し、Solanaにクロスチェーンし、SOL/他のトークンを交換し、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1ステップで操作を完了します。

! 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?

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、自律的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

! 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以下の方法で強化できます：

• LPポジションをリバランスすることで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または罠を検出する

! 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?

主な課題

これらのレイヤー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、最適な取引執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。データの質が低いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、取引が利益を上げられなくなる可能性があります。

2. AIモデルは過去のデータに依存していますが、暗号通貨市場のボラティリティは非常に高いです。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. 資産の相関性、流動性の変化、市場の感情を包括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。

これらのカテゴリに基づくプロトコルは、市場で人気を集めています。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、彼らの製品を新しいレベルに引き上げることができます。

! 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?

データ層 - DeFAIスマートに力を提供

AIの良し悪しは、それが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と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、取引と収益最適化エージェントは、その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の提案を行うのに役立ちます。

! 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?

最も注目されているAI代理ブロックチェーン

AIやエージェントのためのデータレイヤーを構築するだけでなく、あるブロックチェーンはDeFAIの未来に向けてフル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に基づいてオンチェーン取引を実行するためのDeFAIのコ-pilotであるターミナルを展開しました。これはトークンステーキング者に対して開放される予定です。

さらに、このブロックチェーンはAIおよびエージェントベースのチームを多数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しました。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を用いてネットワークをアップグレードする際に実施されたもので、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、高リスクの取引を処理前にブロックし、審査することができ、チェーン上の安全性を確保します。L2拡張ソリューションとして、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。

! 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、分散型金融のほとんどのAIエージェントは、完全な自律性を達成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、通常は予測能力に欠けています。
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の次のステージは、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となり、より良い予測分析のために有用な合成データを生成し、AI代理や分散型科学（DeSci）などの特定のカテゴリー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、将来的には分散型金融のトレーダーがAIエージェントに依存し、最小限の人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。

! 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がただの一時的な現象だ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エージェントが分散型金融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、これは代理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すべき重要な課題となります。現在、大多数の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のエージェントに預けなければなりません。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-proofs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高め、自律性への信頼を実現します。

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うまく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?

! 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?