DeFAI: AI có thể giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung như thế nào?
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) đã nhanh chóng phát triển thành trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử kể từ năm 2020. Mặc dù đã có nhiều giao thức đổi mới được thiết lập, nhưng điều này cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, khiến ngay cả những người dùng dày dạn kinh nghiệm cũng khó có thể điều khiển nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một câu chuyện nền tảng rộng rãi vào năm 2023 sang một trọng tâm chuyên nghiệp và hướng đến đại lý hơn vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã tạo ra Tài chính phi tập trung 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.
Tài chính phi tập trung (DeFAI) trải qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, các đại lý AI phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Ở trên cùng, 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 bảo mật và có thể xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn thực hiện không cần lòng tin. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI chuyên dụng, chẳng hạn như robot giao dịch tự động, bộ 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 gợi ý được 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, vay/rút tiền, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
Ví giao dịch theo dõi hoặc hồ sơ mạng xã hội
Tự động thực hiện lệnh chốt lời/ cắt lỗ theo tỷ lệ phần trăm quy mô vị thế
Ví dụ, không cần phải tự tay rút ETH từ nền tảng cho vay, chuyển qua chuỗi đến Solana, hoán đổi SOL/các token 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 tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã 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 có thể đưa ra quyết định mua/bán tốt hơn
Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp giống như giao dịch cơ bản.
3. DApps do AI điều khiển
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 tăng cường những dịch vụ này bằng các cách sau:
Tối ưu hóa cung cấp thanh khoản bằng cách tái cân bằng vị thế LP để có APY tốt hơn
Quét token để phát hiện rủi ro thông qua việc phát hiện các rug hoặc bẫy mật.
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang đối mặt với một số thách thức:
Các giao thức này phụ thuộc vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện 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 lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động rất lớn. Đại lý phải chấp nhận đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng, chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần hiểu rõ mối quan hệ giữa 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 hình này đã nhận được sự ủng hộ 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 các tập dữ liệu khác nhau với chất lượng đa dạng để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Lớp dữ liệu - Cung cấp sức mạnh 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 dự đoán 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.
Chế độ Synth子网
Là mạng con thứ 50 của một blockchain, Synth tạo ra dữ liệu tổng hợp cho khả năng dự đoán tài chính của các đại lý. So với các hệ thống dự đoán giá truyền thống khác, Synth nắm bắt đầy đủ phân phối biến động giá và xác suất liên quan, qua đó xây dựng dữ liệu tổng hợp chính xác nhất thế giới, hỗ trợ cho các đại lý và LLM.
Cung cấp nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao hơn có thể giúp các đại lý AI đưa ra quyết định định hướng tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán sự biến động của APY trong các điều kiện thị trường khác nhau, để các bể thanh khoản có thể phân bổ lại hoặc rút thanh khoản khi cần thiết. Kể từ khi mạng tự chủ được khởi động, họ đã nhận được yêu cầu mạnh mẽ từ các đội ngũ Tài chính phi tập trung để tích hợp dữ liệu Synth thông qua API của họ.
Những blockchain đại lý AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một blockchain còn tự định vị mình là blockchain toàn diện cho tương lai DeFAI. Họ vừa triển khai một đầu cuối, đây là co-pilot của DeFAI, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng, sắp tới sẽ mở cửa cho những người nắm giữ token.
Ngoài ra, blockchain này còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Họ đã nỗ lực lớn để tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình, và với việc phát triển nhiều đại lý và thực hiện giao dịch, blockchain này đã phát triển nhanh chóng.
Những biện pháp này được thực hiện trong khi họ nâng cấp mạng bằng AI, nổi bật nhất là việc trang bị cho chuỗi khối 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 L2 của một siêu chuỗi nào đó, chuỗi khối này đứng ở giữa, kết nối con người và người dùng đại diện với hệ sinh thái Tài chính phi tập trung tốt nhất.
So sánh các blockchain hàng đầu mà AI代理 dựa trên
Solana và Base chắc chắn là hai chuỗi chính cho việc xây dựng và phát hành các khung và token AI. Các đại lý AI sử dụng khả năng thông lượng cao và mạng độ trễ thấp của Solana cùng với ElizaOS mã nguồn mở để triển khai token đại lý, trong khi Virtuals đóng vai trò là launchpad để triển khai đại lý trên Base. Mặc dù cả hai đều có hackathon và các khuyến khích tài chính, nhưng về mặt kế hoạch AI của chúng với tư cách là một chuỗi, chúng vẫn chưa đạt đến mức độ mà một số blockchain đã đạt được.
NEAR trước đây đã định nghĩa mình là một blockchain L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu NEAR AI với khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý NEAR AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu USD, nhằm mở rộng các đại lý hoàn toàn tự chủ và có thể xác minh trên NEAR.
Chainbase
Chainbase cung cấp bộ dữ liệu có cấu trúc trên chuỗi có thể xác minh toàn chuỗi, có thể tăng cường chức năng giao dịch, hiểu biết, dự đoán và tìm kiếm alpha của các đại lý AI. Họ đã ra mắt manuscripts, một khuôn khổ dữ liệu chuỗi khối, được sử dụng để tích hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi vào kho dữ liệu mục tiêu để thực hiện truy vấn và phân tích không giới hạn.
Điều này cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh quy trình xử lý dữ liệu theo nhu cầu cụ thể của họ. Việc chuẩn hóa và xử lý dữ liệu thô thành định dạng sạch sẽ, tương thích đảm bảo rằng tập dữ liệu của họ đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của hệ thống AI, từ đó giảm thời gian tiền xử lý, đồng thời nâng cao độ chính xác của mô hình, giúp tạo ra những đại lý AI đáng tin cậy.
Dựa trên dữ liệu chuỗi rộng rãi của họ, họ cũng đã phát triển một mô hình có tên là Theia, mô hình này chuyển đổi dữ liệu chuỗi thành phân tích dữ liệu của người dùng mà không cần bất kỳ kiến thức lập trình phức tạp nào. Tính hữu dụng của dữ liệu Chainbase rất rõ ràng trong các mối quan hệ đối tác của họ, trong đó các giao thức AI đang sử dụng dữ liệu của họ để:
ElizaOS plug-in đại lý, dùng để điều khiển quyết định trên chuỗi
Xây dựng trợ lý AI Vana
Mạng xã hội thông minh, cung cấp cái nhìn về hành vi người dùng
Phân tích và dự đoán dữ liệu về Tài chính phi tập trung
Cũng hợp tác với nhiều dự án khác
So với các giao thức dữ liệu truyền thống, các giao thức dữ liệu như The Graph, Chainlink và Alchemy cung cấp dữ liệu nhưng không tập trung vào AI. The Graph cung cấp một nền tảng để truy vấn và lập chỉ mục dữ liệu blockchain, cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập vào dữ liệu thô, dữ liệu này không được xây dựng cho giao dịch hoặc thực hiện chiến lược. Chainlink cung cấp dữ liệu nguồn cấp dữ liệu oracle nhưng thiếu tập dữ liệu tối ưu hóa AI cho dự đoán, trong khi Alchemy chủ yếu cung cấp dịch vụ RPC.
So với đó, dữ liệu Chainbase là dữ liệu blockchain được chuẩn bị đặc biệt, có thể được các ứng dụng AI hoặc đại lý sử dụng một cách dễ dàng dưới dạng cấu trúc hơn và có tính hiểu biết hơn, từ đó giúp các đại lý dễ dàng truy cập dữ liệu liên quan đến thị trường trên chuỗi, tính thanh khoản và dữ liệu token.
sqd.ai
sqd.ai đang phát triển một mạng lưới cơ sở dữ liệu mở được thiết kế đặc biệt cho các đại lý AI và dịch vụ Web3. Hồ dữ liệu phi tập trung của họ cung cấp quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu blockchain thời gian thực và lịch sử một cách không cần cấp phép và tiết kiệm chi phí, giúp các đại lý AI hoạt động hiệu quả hơn.
sqd.ai cung cấp chỉ mục dữ liệu theo thời gian thực (bao gồm chỉ mục các khối chưa hoàn thành), với tốc độ chỉ mục lên tới 150.000+ khối mỗi giây, nhanh hơn bất kỳ chỉ mục nào khác. Trong 24 giờ qua, họ đã cung cấp hơn 11TB dữ liệu, đáp ứng nhu cầu thông lượng cao của hàng tỷ đại lý AI tự trị và các nhà phát triển.
Nền tảng xử lý dữ liệu tùy chỉnh của họ có thể cung cấp dữ liệu được tùy chỉnh theo nhu cầu của các AI agent, trong khi DuckDB cung cấp khả năng truy vấn dữ liệu hiệu quả cho các truy vấn cục bộ. Bộ dữ liệu toàn diện của họ hỗ trợ hơn 100 mạng EVM và Substrate, bao gồm nhật ký sự kiện và chi tiết giao dịch, điều này rất có giá trị cho các AI agent hoạt động trên nhiều blockchain.
Việc thêm bằng chứng không kiến thức đảm bảo rằng các đại lý AI có thể truy cập và xử lý dữ liệu nhạy cảm mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư. Ngoài ra, sqd.ai có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng bằng cách thêm nhiều nút xử lý hơn, hỗ trợ số lượng đại lý AI đang tăng lên (ước tính sẽ đạt hàng tỷ).
Cookie
Cookie cung cấp một lớp dữ liệu mô-đun cho các đại lý AI và cụm, chuyên xử lý dữ liệu xã hội. Nó có một bảng điều khiển đại lý AI, theo dõi tâm lý của các đại lý hàng đầu trên chuỗi và các nền tảng xã hội, và gần đây đã ra mắt API cụm dữ liệu cắm và chạy cho các đại lý AI khác, nhằm phát hiện các câu chuyện và sự thay đổi tâm lý phổ biến trên mạng xã hội.
Dữ liệu của họ bao phủ hơn 7TB nguồn dữ liệu chuỗi và xã hội thời gian thực, được hỗ trợ bởi 20 đại lý dữ liệu, cung cấp cái nhìn về tâm lý thị trường và phân tích chuỗi. Đại lý AI mới nhất của họ sử dụng 7% công suất của cụm dữ liệu của họ, thông qua việc tận dụng các đại lý khác chạy bên dưới để cung cấp dự đoán thị trường và phát hiện cơ hội mới.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đều gặp phải những hạn chế lớn trong việc đạt được tính tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành hành động, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
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 các lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần đến dữ liệu chuỗi sâu sắc về hoạt động của các ông lớn, sự thay đổi thanh khoản, cùng với việc 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 các token trong các danh mục cụ thể (như đại lý AI, DeSci, v.v.) hay sự biến động của các 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 phụ thuộc vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp của con người tối thiểu.
Kết luận
Mặc dù các mã thông báo và khung AI đại lý gần đây đã giảm, nhưng DeFAI vẫn ở giai đoạn đầu, tiềm năng của AI đại lý 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 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.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
15 thích
Phần thưởng
15
5
Chia sẻ
Bình luận
0/400
SchrodingerWallet
· 6giờ trước
Chỉ có thua lỗ mới giúp con người trưởng thành.
Xem bản gốcTrả lời0
OnChainDetective
· 6giờ trước
Nhà đầu tư lớn đang âm thầm tích trữ DeFAI Token Dữ liệu sẽ không nói dối
Xem bản gốcTrả lời0
liquiditea_sipper
· 6giờ trước
Bẫy này cũng khó hiểu đấy.
Xem bản gốcTrả lời0
BitcoinDaddy
· 7giờ trước
Lại đang thổi phồng khái niệm AI mà thôi.
Xem bản gốcTrả lời0
ZenChainWalker
· 7giờ trước
Giao dịch tiền điện tử ừ lỗ, luôn kiếm lợi nhuận trong Tài chính phi tập trung
DeFAI: Tương lai và thách thức của Tài chính phi tập trung được điều khiển bởi AI
DeFAI: AI có thể giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung như thế nào?
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) đã nhanh chóng phát triển thành trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử kể từ năm 2020. Mặc dù đã có nhiều giao thức đổi mới được thiết lập, nhưng điều này cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, khiến ngay cả những người dùng dày dạn kinh nghiệm cũng khó có thể điều khiển nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một câu chuyện nền tảng rộng rãi vào năm 2023 sang một trọng tâm chuyên nghiệp và hướng đến đại lý hơn vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã tạo ra Tài chính phi tập trung 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.
Tài chính phi tập trung (DeFAI) trải qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, các đại lý AI phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Ở trên cùng, 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 bảo mật và có thể xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn thực hiện không cần lòng tin. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng AI chuyên dụng, chẳng hạn như robot giao dịch tự động, bộ 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 gợi ý được 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:
Ví dụ, không cần phải tự tay rút ETH từ nền tảng cho vay, chuyển qua chuỗi đến Solana, hoán đổi SOL/các token 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 tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã 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:
3. DApps do AI điều khiển
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 tăng cường những dịch vụ này bằng các cách sau:
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang đối mặt với một số thách thức:
Các giao thức này phụ thuộc vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện 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 lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động rất lớn. Đại lý phải chấp nhận đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng, chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần hiểu rõ mối quan hệ giữa 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 hình này đã nhận được sự ủng hộ 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 các tập dữ liệu khác nhau với chất lượng đa dạng để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Lớp dữ liệu - Cung cấp sức mạnh 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 dự đoán 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.
Chế độ Synth子网
Là mạng con thứ 50 của một blockchain, Synth tạo ra dữ liệu tổng hợp cho khả năng dự đoán tài chính của các đại lý. So với các hệ thống dự đoán giá truyền thống khác, Synth nắm bắt đầy đủ phân phối biến động giá và xác suất liên quan, qua đó xây dựng dữ liệu tổng hợp chính xác nhất thế giới, hỗ trợ cho các đại lý và LLM.
Cung cấp nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao hơn có thể giúp các đại lý AI đưa ra quyết định định hướng tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán sự biến động của APY trong các điều kiện thị trường khác nhau, để các bể thanh khoản có thể phân bổ lại hoặc rút thanh khoản khi cần thiết. Kể từ khi mạng tự chủ được khởi động, họ đã nhận được yêu cầu mạnh mẽ từ các đội ngũ Tài chính phi tập trung để tích hợp dữ liệu Synth thông qua API của họ.
Những blockchain đại lý AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một blockchain còn tự định vị mình là blockchain toàn diện cho tương lai DeFAI. Họ vừa triển khai một đầu cuối, đây là co-pilot của DeFAI, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng, sắp tới sẽ mở cửa cho những người nắm giữ token.
Ngoài ra, blockchain này còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Họ đã nỗ lực lớn để tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình, và với việc phát triển nhiều đại lý và thực hiện giao dịch, blockchain này đã phát triển nhanh chóng.
Những biện pháp này được thực hiện trong khi họ nâng cấp mạng bằng AI, nổi bật nhất là việc trang bị cho chuỗi khối 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 L2 của một siêu chuỗi nào đó, chuỗi khối này đứng ở giữa, kết nối con người và người dùng đại diện với hệ sinh thái Tài chính phi tập trung tốt nhất.
So sánh các blockchain hàng đầu mà AI代理 dựa trên
Solana và Base chắc chắn là hai chuỗi chính cho việc xây dựng và phát hành các khung và token AI. Các đại lý AI sử dụng khả năng thông lượng cao và mạng độ trễ thấp của Solana cùng với ElizaOS mã nguồn mở để triển khai token đại lý, trong khi Virtuals đóng vai trò là launchpad để triển khai đại lý trên Base. Mặc dù cả hai đều có hackathon và các khuyến khích tài chính, nhưng về mặt kế hoạch AI của chúng với tư cách là một chuỗi, chúng vẫn chưa đạt đến mức độ mà một số blockchain đã đạt được.
NEAR trước đây đã định nghĩa mình là một blockchain L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu NEAR AI với khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý NEAR AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu USD, nhằm mở rộng các đại lý hoàn toàn tự chủ và có thể xác minh trên NEAR.
Chainbase
Chainbase cung cấp bộ dữ liệu có cấu trúc trên chuỗi có thể xác minh toàn chuỗi, có thể tăng cường chức năng giao dịch, hiểu biết, dự đoán và tìm kiếm alpha của các đại lý AI. Họ đã ra mắt manuscripts, một khuôn khổ dữ liệu chuỗi khối, được sử dụng để tích hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi vào kho dữ liệu mục tiêu để thực hiện truy vấn và phân tích không giới hạn.
Điều này cho phép các nhà phát triển tùy chỉnh quy trình xử lý dữ liệu theo nhu cầu cụ thể của họ. Việc chuẩn hóa và xử lý dữ liệu thô thành định dạng sạch sẽ, tương thích đảm bảo rằng tập dữ liệu của họ đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt của hệ thống AI, từ đó giảm thời gian tiền xử lý, đồng thời nâng cao độ chính xác của mô hình, giúp tạo ra những đại lý AI đáng tin cậy.
Dựa trên dữ liệu chuỗi rộng rãi của họ, họ cũng đã phát triển một mô hình có tên là Theia, mô hình này chuyển đổi dữ liệu chuỗi thành phân tích dữ liệu của người dùng mà không cần bất kỳ kiến thức lập trình phức tạp nào. Tính hữu dụng của dữ liệu Chainbase rất rõ ràng trong các mối quan hệ đối tác của họ, trong đó các giao thức AI đang sử dụng dữ liệu của họ để:
So với các giao thức dữ liệu truyền thống, các giao thức dữ liệu như The Graph, Chainlink và Alchemy cung cấp dữ liệu nhưng không tập trung vào AI. The Graph cung cấp một nền tảng để truy vấn và lập chỉ mục dữ liệu blockchain, cung cấp cho các nhà phát triển quyền truy cập vào dữ liệu thô, dữ liệu này không được xây dựng cho giao dịch hoặc thực hiện chiến lược. Chainlink cung cấp dữ liệu nguồn cấp dữ liệu oracle nhưng thiếu tập dữ liệu tối ưu hóa AI cho dự đoán, trong khi Alchemy chủ yếu cung cấp dịch vụ RPC.
So với đó, dữ liệu Chainbase là dữ liệu blockchain được chuẩn bị đặc biệt, có thể được các ứng dụng AI hoặc đại lý sử dụng một cách dễ dàng dưới dạng cấu trúc hơn và có tính hiểu biết hơn, từ đó giúp các đại lý dễ dàng truy cập dữ liệu liên quan đến thị trường trên chuỗi, tính thanh khoản và dữ liệu token.
sqd.ai
sqd.ai đang phát triển một mạng lưới cơ sở dữ liệu mở được thiết kế đặc biệt cho các đại lý AI và dịch vụ Web3. Hồ dữ liệu phi tập trung của họ cung cấp quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu blockchain thời gian thực và lịch sử một cách không cần cấp phép và tiết kiệm chi phí, giúp các đại lý AI hoạt động hiệu quả hơn.
sqd.ai cung cấp chỉ mục dữ liệu theo thời gian thực (bao gồm chỉ mục các khối chưa hoàn thành), với tốc độ chỉ mục lên tới 150.000+ khối mỗi giây, nhanh hơn bất kỳ chỉ mục nào khác. Trong 24 giờ qua, họ đã cung cấp hơn 11TB dữ liệu, đáp ứng nhu cầu thông lượng cao của hàng tỷ đại lý AI tự trị và các nhà phát triển.
Nền tảng xử lý dữ liệu tùy chỉnh của họ có thể cung cấp dữ liệu được tùy chỉnh theo nhu cầu của các AI agent, trong khi DuckDB cung cấp khả năng truy vấn dữ liệu hiệu quả cho các truy vấn cục bộ. Bộ dữ liệu toàn diện của họ hỗ trợ hơn 100 mạng EVM và Substrate, bao gồm nhật ký sự kiện và chi tiết giao dịch, điều này rất có giá trị cho các AI agent hoạt động trên nhiều blockchain.
Việc thêm bằng chứng không kiến thức đảm bảo rằng các đại lý AI có thể truy cập và xử lý dữ liệu nhạy cảm mà không làm tổn hại đến quyền riêng tư. Ngoài ra, sqd.ai có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng bằng cách thêm nhiều nút xử lý hơn, hỗ trợ số lượng đại lý AI đang tăng lên (ước tính sẽ đạt hàng tỷ).
Cookie
Cookie cung cấp một lớp dữ liệu mô-đun cho các đại lý AI và cụm, chuyên xử lý dữ liệu xã hội. Nó có một bảng điều khiển đại lý AI, theo dõi tâm lý của các đại lý hàng đầu trên chuỗi và các nền tảng xã hội, và gần đây đã ra mắt API cụm dữ liệu cắm và chạy cho các đại lý AI khác, nhằm phát hiện các câu chuyện và sự thay đổi tâm lý phổ biến trên mạng xã hội.
Dữ liệu của họ bao phủ hơn 7TB nguồn dữ liệu chuỗi và xã hội thời gian thực, được hỗ trợ bởi 20 đại lý dữ liệu, cung cấp cái nhìn về tâm lý thị trường và phân tích chuỗi. Đại lý AI mới nhất của họ sử dụng 7% công suất của cụm dữ liệu của họ, thông qua việc tận dụng các đại lý khác chạy bên dưới để cung cấp dự đoán thị trường và phát hiện cơ hội mới.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đều gặp phải những hạn chế lớn trong việc đạt được tính tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành hành động, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
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 các lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần đến dữ liệu chuỗi sâu sắc về hoạt động của các ông lớn, sự thay đổi thanh khoản, cùng với việc 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 các token trong các danh mục cụ thể (như đại lý AI, DeSci, v.v.) hay sự biến động của các 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 phụ thuộc vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp của con người tối thiểu.
Kết luận
Mặc dù các mã thông báo và khung AI đại lý gần đây đã giảm, nhưng DeFAI vẫn ở giai đoạn đầu, tiềm năng của AI đại lý 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 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.
Triển vọng tương lai, khả năng xác minh và