DeFAI: Як штучний інтелект може розкрити потенціал децентралізованого фінансування

Децентралізоване фінансування(DeFi)з моменту свого швидкого розвитку з 2020 року стало основною опорою криптоекосистеми. Незважаючи на створення багатьох інноваційних протоколів, це також призвело до збільшення складності та децентралізації, навіть досвідченим користувачам важко впоратися з численними блокчейнами, активами та протоколами.

Одночасно, штучний інтелект (AI) розвинувся з широкого базового наративу 2023 року до більш спеціалізованого, орієнтованого на агента фокусу 2024 року. Ця зміна сприяла виникненню DeFi AI (DeFAI) - нової галузі, в якій штучний інтелект покращує DeFi через автоматизацію, управління ризиками та оптимізацію капіталу.

DeFAI перетинає кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, оскільки AI-агенти повинні взаємодіяти з конкретним ланцюгом, щоб виконувати транзакції та смарт-контракти. На цьому рівні, рівень даних та рівень обчислень забезпечують інфраструктуру, необхідну для навчання AI-моделей, які ґрунтуються на історичних даних про ціни, ринкових настроях та аналізі на ланцюгу. Рівень конфіденційності та верифікації забезпечує безпеку чутливих фінансових даних, зберігаючи при цьому бездостовірне виконання. Нарешті, фреймворк агентів дозволяє розробникам створювати спеціалізовані додатки на основі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитних ризиків та оптимізатори управління на ланцюгу.

З розширенням екосистеми DeFAI найбільш помітні проекти можна поділити на три основні категорії:

1. Абстрактний рівень

Протоколи, що базуються на цій категорії, виступають як зручний інтерфейс для користувача, подібний до ChatGPT, що дозволяє користувачам вводити запити для виконання в мережі. Вони зазвичай інтегруються з кількома мережами та dApp, виконуючи наміри користувача, одночасно усуваючи ручні етапи в складних транзакціях.

Деякі функції, які можуть виконувати ці протоколи, включають:

• Обмін, кросчейн, позика/виведення, кросчейн виконання угод
• Гаманець для копіювання угод або профіль у соціальних мережах
• Автоматичне виконання Take Profit/Stop Loss тощо відповідно до відсотка обсягу позиції

Наприклад, не потрібно вручну витягувати ETH з кредитного договору, переносити його через ланцюг до Solana, обмінювати на SOL і надавати ліквідність на DEX - абстрактний рівень протоколу може виконати операцію всього за один крок.

2. Автономний торговий агент

На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються попередньо встановлених правил, автономні торгові агенти можуть вчитися та адаптуватися до ринкових умов і коригувати свою стратегію на основі нової інформації. Ці агенти можуть:

• Аналізуйте дані для постійного вдосконалення стратегії
• Прогнозуйте ринкові тенденції, щоб приймати кращі рішення про покупки/продажі
• Виконання складних DeFi стратегій, як у випадку зі звичайними торгами

! [Пояснення DeFAI: як штучний інтелект може розкрити потенціал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-b3de8eebf7e695c25e40629c04db3ed8.webp)

3. DApps, керовані штучним інтелектом

Децентралізовані фінансові dApp надають функції кредитування, обміну, фермерства доходів тощо. Штучний інтелект та агенти ШІ можуть покращити ці послуги наступними способами:

• Оптимізація постачання ліквідності шляхом перерозподілу позицій LP для отримання кращого APY
• Сканування токенів для виявлення ризиків шляхом виявлення потенційних rug або honeypot

Основні виклики

Топові протоколи, побудовані на цих шарах, стикаються з деякими викликами:

1. Ці протоколи залежать від потоків даних в реальному часі для досягнення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до неефективності маршруту, невдалих угод або угод без прибутку.

2. Моделі ШІ залежать від історичних даних, але ринок криптовалют має велику волатильність. Агентам потрібно проходити навчання на різноманітних, високоякісних наборах даних, щоб зберігати ефективність.

3. Потрібно всебічно зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку.

Протоколи на основі цих категорій стали популярними на ринку. Однак, для того щоб забезпечити кращі продукти та найкращі результати, їм слід розглянути можливість інтеграції різних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.

Дані - забезпечують потужність для DeFAI смарт-контрактів

Якість штучного інтелекту залежить від даних, на яких він базується. Щоб AI-агенти могли ефективно працювати в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані і перевірені. Наприклад, абстрактний рівень потребує доступу до даних в блокчейні через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти оптимізації торгівлі та доходу потребують даних для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.

Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати цінову поведінку в майбутньому, надаючи рекомендації щодо торгівлі, щоб відповідати їхнім уподобанням щодо довгих або коротких позицій в певних активах.

Найбільш обговорюваний AI-агент блокчейн

Окрім створення шару даних для штучного інтелекту та агентів, певний блокчейн також позиціонує себе як повноцінний блокчейн для майбутнього DeFAI. Нещодавно вони розгорнули термінал, який є co-pilot для DeFAI, призначений для виконання ончейн-транзакцій за підказками користувачів, і скоро буде відкритий для стейкерів токенів цього блокчейну.

Крім того, ця блокчейн-технологія підтримує багато команд, що базуються на ШІ та агентстві. Вони доклали величезних зусиль, щоб інтегрувати кілька протоколів у свою екосистему, і з розвитком більшої кількості агентів та виконанням транзакцій ця блокчейн-технологія швидко розвивається.

Ці заходи реалізуються одночасно з оновленням мережі за допомогою ШІ, і найбільш вражаючим є оснащення їхньої блокчейн-мережі сортувальником на базі ШІ. Використовуючи моделювання та аналіз ШІ перед виконанням транзакцій, можна зупиняти та перевіряти високоризикові транзакції до їх обробки, щоб забезпечити безпеку в ланцюзі. Як L2 певного суперланцюга, ця блокчейн-мережа знаходиться в проміжній зоні, з'єднуючи людей та агентів з найкращою екосистемою DeFi.

Наступний крок DeFAI

Наразі більшість AI-агентів у DeFi стикаються з суттєвими обмеженнями у досягненні повної автономії. Наприклад:

1. Абстрактний рівень перетворює наміри користувача в виконання, але зазвичай не вистачає здатності до прогнозування.

2. AI-агенти можуть генерувати альфа, аналізуючи дані, але не мають незалежного виконання торгівлі.

3. dApp, що працює на основі ШІ, може обробляти сховища або транзакції, але є пасивним, а не активним.

Наступний етап DeFAI, ймовірно, зосередиться на інтеграції корисного шару даних для розробки найкращої платформи або агента. Це вимагатиме глибоких ончейн даних про активність великих гравців, зміни ліквідності тощо, одночасно генеруючи корисні синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу, а також поєднуючи аналіз настроїв загального ринку, незалежно від коливань токенів певних категорій чи коливань токенів у соціальних мережах.

Кінцевою метою є те, що AI-агенти можуть безперешкодно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. У міру зрілості цих систем ми можемо побачити, як у майбутньому трейдери DeFi покладаються на AI-агентів для самостійної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.

Останні роздуми

У зв'язку зі значним зниженням вартості токенів і фреймворків AI-агентів, деякі можуть вважати, що DeFAI є лише ілюзією. Проте DeFAI все ще перебуває на ранній стадії, і потенціал AI-агентів для підвищення доступності та продуктивності DeFi є незаперечним.

Ключем до вивільнення цього потенціалу є отримання високоякісних даних у реальному часі, що покращить прогнози та виконання торгівлі на основі штучного інтелекту. Все більше протоколів інтегрують різні рівні даних, протоколи даних створюють плагіни для побудови фреймворку, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.

У майбутньому перевірка та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протоколам потрібно буде вирішити. Наразі більшість операцій AI-агентів залишаються чорними ящиками, і користувачі повинні довіряти їм свої кошти. Тому розвиток перевірених AI-рішень допоможе забезпечити прозорість та відповідальність агентських процесів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE або навіть zk-доказів може підвищити перевіряємість поведінки AI-агентів, що забезпечить довіру до автономії.

Тільки успішне поєднання якісних даних, надійних моделей і прозорих процесів ухвалення рішень дозволить DeFAI агентам отримати широке застосування.

![DeFAI повний огляд: як ШІ розкриває потенціал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01