DeFAI: Trí tuệ nhân tạo làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung

Tài chính phi tập trung ( DeFi ) kể từ khi phát triển nhanh chóng từ năm 2020, luôn là trụ cột cốt lõi của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù đã thiết lập nhiều giao thức đổi mới, nhưng cũng dẫn đến sự gia tăng phức tạp và phân tán, ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó có thể đối phó với nhiều blockchain, tài sản và giao thức.

Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ câu chuyện nền tảng rộng rãi năm 2023 thành một trọng tâm chuyên nghiệp hơn, hướng đến đại lý vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã sinh ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, nơi AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.

DeFAI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, vì các đại lý AI phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Ở trên đó, lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để huấn luyện các mô hình AI, những mô hình này đến từ dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp quyền riêng tư và xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì việc thực hiện không tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng do AI điều khiển chuyên dụng, như robot giao dịch tự động, người đánh giá rủi ro tín dụng và bộ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.

Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:

1. Lớp trừu tượng

Các giao thức được xây dựng trên danh mục này hoạt động như một giao diện thân thiện với người dùng giống như ChatGPT cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các gợi ý được thực hiện trên chuỗi. Chúng thường được tích hợp với nhiều chuỗi và dApp, và thực hiện ý định của người dùng, đồng thời loại bỏ các bước thủ công trong các giao dịch phức tạp.

Những chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:

• Trao đổi, chuỗi chéo, cho vay/rút tiền, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
• Ví giao dịch theo dõi hoặc hồ sơ mạng xã hội
• Thực hiện tự động các giao dịch như chốt lời/ cắt lỗ theo tỷ lệ phần trăm quy mô vị thế

Ví dụ, không cần phải rút ETH từ giao thức cho vay một cách thủ công, chuyển nó đến Solana, trao đổi SOL, và cung cấp thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.

2. Đại lý giao dịch tự chủ

Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc cố định, các đại lý giao dịch tự động có thể học hỏi và thích ứng với các điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới. Những đại lý này có thể:

• Phân tích dữ liệu để không ngừng hoàn thiện chiến lược
• Dự đoán xu hướng thị trường để đưa ra quyết định tốt hơn cho vị thế mua/bán.
• Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp như giao dịch cơ bản.

3. DApps được điều khiển bởi AI

Các dApp DeFi cung cấp các chức năng cho vay, trao đổi, và khai thác lợi nhuận. AI và các đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này theo các cách sau:

• Tối ưu hóa nguồn cung thanh khoản thông qua việc cân bằng lại vị thế LP để có APY tốt hơn
• Quét token để phát hiện rủi ro bằng cách phát hiện rug hoặc bẫy tiềm năng.

Thách thức chính

Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang phải đối mặt với một số thách thức:

1. Các giao thức này phụ thuộc vào dòng dữ liệu thời gian thực để đạt được hiệu suất giao dịch tốt nhất. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả tuyến đường thấp, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lãi.

2. Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động lớn. Các đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì tính hiệu quả.

3. Cần hiểu toàn diện về sự tương quan của tài sản, biến động thanh khoản và tâm lý thị trường, để có thể hiểu rõ tình hình thị trường tổng thể.

Các giao thức dựa trên những loại này đã nhận được sự ưa chuộng từ thị trường. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và đạt được kết quả tối ưu, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều tập dữ liệu khác nhau với chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.

Lớp dữ liệu - Cung cấp năng lượng cho DeFAI thông minh

Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để cho các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.

Các tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể dự đoán phân tích hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp gợi ý giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua dài hạn hoặc bán khống đối với một số tài sản nhất định.

Nền tảng blockchain đại lý AI được quan tâm nhất

Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một blockchain còn định vị mình là blockchain toàn diện cho tương lai DeFAI. Họ gần đây đã triển khai một đầu cuối, đó là co-pilot của DeFAI, để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng, sắp tới sẽ mở cho những người staking token của blockchain đó.

Ngoài ra, blockchain này còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Họ đã nỗ lực rất nhiều để tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình, và với việc phát triển thêm nhiều đại lý cũng như thực hiện giao dịch, blockchain này đang phát triển nhanh chóng.

Những biện pháp này đều được thực hiện trong khi họ nâng cấp mạng bằng AI, điều đáng chú ý nhất là việc trang bị cho blockchain của họ một bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể ngăn chặn và kiểm tra các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là một L2 của một siêu chuỗi, blockchain này đứng ở giữa, kết nối người dùng và đại lý với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.

Bước tiếp theo của DeFAI

Hiện nay, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đang gặp phải những hạn chế lớn trong việc đạt được tính tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:

1. Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực thi, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.

2. AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.

3. dApp được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.

Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp một lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần đến dữ liệu chuỗi sâu liên quan đến hoạt động của các nhà đầu tư lớn, sự thay đổi thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để tiến hành phân tích dự đoán tốt hơn, kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường chung, bất kể là sự biến động của các loại token trong các danh mục cụ thể hay sự biến động của token trên mạng xã hội.

Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi các hệ thống này trưởng thành, chúng ta có thể thấy trong tương lai các nhà giao dịch DeFi dựa vào các đại lý AI tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp tối thiểu của con người.

Suy nghĩ cuối cùng

Xét thấy sự suy giảm mạnh mẽ của các token và khung đại diện AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng nhất thời. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, tiềm năng của việc tăng cường khả năng sử dụng và hiệu suất của DeFi bằng AI là không thể phủ nhận.

Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI. Ngày càng nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau, các giao thức dữ liệu xây dựng các plugin cho khung, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu đối với quyết định của đại lý.

Hướng tới tương lai, khả năng xác minh và quyền riêng tư sẽ trở thành những thách thức chính mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác vụ của đại lý AI vẫn là một cái hộp đen, người dùng phải giao phó tài sản cho nó. Do đó, sự phát triển của quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình của đại lý. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE và thậm chí là zk-proofs có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của đại lý AI, từ đó đạt được sự tin tưởng vào tính tự chủ.

Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, đại lý DeFAI mới có thể được áp dụng rộng rãi.

![DeFAI toàn diện: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01