DeFAI: Как ИИ раскрывает потенциал Децентрализованных финансов?

Децентрализованные финансы (DeFi) с момента своего быстрого развития в 2020 году остаются центральным элементом криптоэкосистемы. Несмотря на создание множества инновационных протоколов, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, что делает даже опытным пользователям трудно ориентироваться в множестве сетей, активов и протоколов.

В то же время искусственный интеллект (AI) развивается из широкого narrativa 2023 года в более специализированный и ориентированный на агентов фокус 2024 года. Это изменение породило DeFi AI (DeFAI) - новую область, где ИИ усиливает Децентрализованные финансы с помощью автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.

DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с конкретной цепочкой, чтобы выполнять транзакции и смарт-контракты. Уровни данных и вычислений предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения моделей AI, которые основаны на исторических данных о ценах, рыночных настроениях и анализе на цепочке. Уровень конфиденциальности и проверяемости гарантирует, что чувствительные финансовые данные остаются безопасными при обеспечении бездоверительного выполнения. Фреймворк агентов позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на основе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитного риска и оптимизаторы управления на цепочке.

С учетом того, что экосистема DeFAI продолжает расширяться, наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:

1. Абстрактный уровень

Такие протоколы служат дружественным интерфейсом, подобным ChatGPT, для Децентрализованных финансов (DeFi), позволяя пользователям вводить подсказки, которые выполняются в цепочке. Обычно они интегрированы с несколькими цепями и dApp и выполняют намерения пользователей, при этом устраняя ручные шаги в сложных транзакциях.

Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:

• Обмен, кросс-чейн, заем/вывод, кросс-чейн выполнение транзакций
• Кошелек для копирования сделок или профиль в социальной сети
• Автоматическое выполнение сделок, таких как тейк-профит/стоп-лосс, в зависимости от процента размера позиции

Например, не нужно вручную извлекать ETH с какой-либо платформы кредитования, переносить его через цепочку на Solana, обменивать на SOL/другие токены и предоставлять ликвидность на каком-либо DEX - протокол абстрактного уровня может выполнить операцию всего в один шаг.

2. Автономный торговый агент

В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют заранее установленным правилам, автономные торговые агенты могут обучаться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:

• Анализируйте данные для постоянного совершенствования стратегии
• Прогнозируйте рыночные тенденции, чтобы принимать более обоснованные решения о покупке/продаже.
• Выполняйте сложные стратегии Децентрализованных финансов, как базовую торговлю.

3. DApps на основе ИИ

Децентрализованные финансы dApp предоставляют функции кредитования, обмена, доходного farming и т.д. ИИ и ИИ-агенты могут улучшить эти услуги следующим образом:

• Оптимизация предложения ликвидности для получения лучшего APY за счет ребалансировки позиций LP
• Сканирование токенов для выявления рисков путем обнаружения потенциальных rug или蜜罐

Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с рядом вызовов:

1. Полагайтесь на потоковые данные в реальном времени для достижения наилучшего исполнения сделок. Плохое качество данных может привести к низкой эффективности маршрута, неудаче сделок или сделкам без прибыли.

2. Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агент должен пройти обучение на разнообразных и качественных наборах данных, чтобы оставаться эффективным.

3. Необходимо полностью понять корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общую рыночную ситуацию.

Чтобы обеспечить лучшие продукты и оптимальные результаты, эти протоколы должны учитывать интеграцию различных наборов данных с разным качеством.

Уровень данных - обеспечивает мощность для DeFAI умного контракта

Качество ИИ зависит от данных, на которых он основан. Чтобы ИИ-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны актуальные, структурированные и проверяемые данные. Например, абстрактный уровень должен получать данные с блокчейна через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.

Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше предсказывать поведение цен в будущем, предоставляя рекомендации по торговле в соответствии с их предпочтениями по длинным или коротким позициям по определенным активам.

Основные поставщики данных DeFAI включают:

1. Mode Synth: синтетические данные для финансового прогнозирования, захватывающие полное распределение изменений цен, используемые для прогнозирования AI моделей.

2. Chainbase: Полная структурированная база данных, предлагающая данные, усиленные ИИ, для торговли, прогнозирования и получения альфа.

3. sqd.ai: Децентрализованное озеро данных для AI-агентов с расширяемым и настраиваемым многосетевым доступом, обладающее безопасностью с использованием нулевых знаний.

4. Cookie: социальные медиа-умственные и слой данных на блокчейне, ориентированные на AI-агентов, используют 18 специализированных AI-агентов для обработки более 20 цепочек и более 7 ТБ данных агентов на блокчейне.

Сравнение передовых блокчейнов, на которых основаны AI-агенты

Некоторые публичные цепи безусловно являются основными цепями для создания и выпуска большинства AI-агентских фреймворков и токенов. AI-агенты используют высокую пропускную способность и низкую задержку этих цепей, а также открытые операционные системы для развертывания токенов агентов. Несмотря на наличие хакатонов и финансовых стимулов, в отношении их AI-программ как цепи, они еще не достигли уровня, на котором находятся некоторые цепи.

Некоторые публичные блокчейны ранее определяли себя как L1 блокчейны, ориентированные на ИИ, их функции включают рынок задач ИИ, исследовательский центр ИИ с открытой архитектурой ИИ-агентов и ИИ-помощников. Недавно они объявили о создании крупного фонда агентов ИИ для масштабирования полностью автономных и поддающихся проверке агентов на блокчейне.

Следующий шаг DeFAI

В настоящее время большинство AI-агентов в Децентрализованных финансах сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:

1. Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в выполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.

2. AI-агенты могут генерировать альфа за счет анализа, но им не хватает независимого исполнения сделок.

3. DApp, управляемый ИИ, может обрабатывать хранилища или сделки, но относится к пассивным, а не активным.

Следующий этап DeFAI, возможно, будет сосредоточен на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких ончейн-данных о активности крупных игроков, изменениях ликвидности и т.д., одновременно генерируя полезные синтетические данные для более точного прогнозного анализа, а также сочетая их с анализом настроений на общем рынке, будь то колебания токенов в определенных категориях или колебания токенов в социальных сетях.

Конечной целью является то, что ИИ-агенты смогут бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. С развитием этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры Децентрализованных финансов будут полагаться на ИИ-агентов для автономной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.

Заключение

Учитывая значительное снижение токенов и фреймворков AI-агентов, некоторые могут считать, что DeFAI — это лишь мимолетное явление. Тем не менее, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для улучшения доступности и производительности Децентрализованных финансов не вызывает сомнений.

Ключом к раскрытию этого потенциала является получение высококачественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок на основе ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, при этом протоколы данных создают плагины для построения фреймворков, что подчеркивает важность данных для агентских решений.

Смотря в будущее, проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми вызовами, которые протоколы должны решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов остаются черным ящиком, и пользователи должны доверять свои средства им. Поэтому развитие проверяемых решений AI поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов на основе TEE, FHE и даже zk-доказательств может усилить проверяемость поведения AI-агентов, что позволит добиться доверия к автономии.

Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит агентам DeFAI получить широкое применение.

![DeFAI полное руководство: как ИИ раскрывает потенциал Децентрализованных финансов?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01