DeFAI: AI làm thế nào để tăng cường Tài chính phi tập trung?

Kể từ khi phát triển nhanh chóng vào năm 2020, tài chính phi tập trung (DeFi) luôn là trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù đã có nhiều giao thức đổi mới được thiết lập, nhưng điều này cũng dẫn đến sự gia tăng phức tạp và phân mảnh, khiến ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó lòng điều hướng qua nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.

Đồng thời, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ câu chuyện nền tảng rộng rãi của năm 2023 thành một trọng tâm chuyên nghiệp hơn, hướng tới đại lý vào năm 2024. Sự chuyển biến 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, AI đại lý phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và thực hiện hợp đồng thông minh. Ở trên đó, lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo 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 có thể xác minh đảm bảo rằng dữ liệu tài chính nhạy cảm được bảo mật trong khi vẫn duy trì việc thực hiện không cần tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng điều khiển bởi AI chuyên biệt, chẳng hạn như robot giao dịch tự động, công cụ 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 đóng vai trò như một giao diện thân thiện với người dùng tương tự như ChatGPT cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các prompt để thực hiện trên chuỗi. Chúng thường 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.

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

• Hoán đổi, chuỗi chéo, cho vay/rút tiền, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
• Ví giao dịch theo dõi hoặc hồ sơ cá nhân trên mạng xã hội
• Tự động thực hiện chốt lời/chốt lỗ theo tỷ lệ phần trăm quy mô vị thế

Ví dụ, không cần phải rút ETH từ nền tảng cho vay một cách thủ công, chuyển nó qua chuỗi đến Solana, trao đổi SOL/các mã thông báo khác, và cung cấp tính thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.

2. Đại lý giao dịch độc lập

Khác với các bot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã được thiết lập, các đại lý giao dịch tự chủ có thể học hỏi và thích ứng với các điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của chúng dựa trên thông tin mới. Các đại lý này có thể:

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

3. DApps do AI驱动

Tài chính phi tập trung dApp cung cấp chức năng cho vay, trao đổi, farming lợi nhuận, v.v. AI và đại lý AI có thể nâng cao những dịch vụ này thông qua các cách sau:

• Tối ưu hóa cung cấp thanh khoản bằng cách 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 mật ong tiềm năng.

Thách thức chính

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

1. Những giao thức này phụ thuộc vào dòng dữ liệu thời gian thực để đạt được hiệu suất giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu suất lộ trình kém, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.

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

3. Cần phải hiểu rõ mối tương quan của tài sản, sự thay đổi tính thanh khoản và tâm lý thị trường để có thể nắm bắt 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 bộ dữ liệu có chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.

Dữ liệu - Cung cấp sức mạnh cho trí tuệ DeFAI

Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để 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 thêm chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.

Bộ dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể dự đoán và phân tích hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp các đề xuất giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về các vị thế dài hạn hoặc ngắn hạn đối với một số tài sản.

Blockchain đại lý AI được quan tâm nhất

Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và các đại lý, một blockchain còn định vị mình là blockchain toàn diện xây dựng cho tương lai DeFi. Gần đây, họ đã triển khai một terminal, đây là co-pilot của DeFi, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các lời nhắc của người dùng, sẽ được mở cho những người đặt cược token.

Ngoài ra, chuỗi khối 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 và thực hiện giao dịch, chuỗi khối 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 sắp xếp AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể ngăn chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là một giải pháp mở rộng L2, blockchain này đứng ở giữa, kết nối người dùng con người và đại diện với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.

Bước tiếp theo của DeFAI

Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đang đối mặt với các hạn chế đáng kể 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 loại thụ động thay vì chủ động.

Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích, để phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các cá nhân lớn, sự thay đổi thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để phân tích dự đoán tốt hơn, và kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường chung, cho dù là sự biến động của token trong các loại cụ thể (như đại lý AI, DeSci, v.v.) 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 những hệ thống này trở nên trưởng thành, chúng ta có thể thấy trong tương lai các nhà giao dịch Tài chính phi tập trung phụ thuộc vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với ít sự can thiệp từ con người nhất.

Kết luận

Với sự sụt giảm mạnh mẽ của các token và khung AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng thoáng qua. Tuy nhiên, DeFAI vẫn ở giai đoạn đầu, và tiềm năng của các đại lý AI trong việc tăng cường khả năng sử dụng và hiệu suất của Tài chính phi tập trung là không thể phủ nhận.

Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này là có được dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện việc 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.

Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và tính riêng tư sẽ trở thành những thách thức then chốt mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác nhân AI vẫn hoạt động như một hộp đen, người dùng phải giao phó tiền của họ cho nó. Do đó, sự phát triển của các quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và khả năng giải trình của quy trình tác nhân. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE và thậm chí là zk-proofs có thể nâng cao tính xác minh của hành vi tác nhân AI, từ đó xây dựng niềm tin vào tính tự chủ.

Chỉ có kết hợp thành công giữa 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.

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