DeFAI: Yapay Zeka Merkezi Olmayan Finansın Potansiyelini Nasıl Serbest Bırakır

Merkezi Olmayan Finans(DeFi) 2020 yılından bu yana hızlı bir şekilde gelişerek, kripto ekosisteminin temel direği olmuştur. Yenilikçi protokollerin sayısı arttıkça, karmaşıklık ve parçalanma da artmıştır; deneyimli kullanıcılar bile pek çok zincir, varlık ve protokolle başa çıkmakta zorlanmaktadır.

Bu arada, yapay zeka ( AI ) 2023'teki geniş kapsamlı anlatımdan 2024'te daha profesyonel, aracılara odaklanan bir odak noktasına dönüştü. Bu değişim, DeFi AI ( DeFAI ) - otomasyon, risk yönetimi ve sermaye optimizasyonu yoluyla DeFi'yi güçlendiren yeni bir alana yol açtı.

DeFAI, birden fazla katmanı kapsar. Blockchain, temel katmandır çünkü AI ajanlarının işlem ve akıllı sözleşmeleri yerine getirebilmesi için belirli bir zincirle etkileşimde bulunması gerekmektedir. Üstünde, AI modellerinin eğitimi için gerekli altyapıyı sağlayan veri katmanı ve hesaplama katmanı bulunmaktadır. Bu modeller, tarihsel fiyat verileri, piyasa duygusu ve zincir üzerindeki analizleri kullanmaktadır. Gizlilik ve doğrulanabilirlik katmanları, hassas finansal verilerin güvenli bir şekilde, güvene dayanmayan bir yürütme sağlarken korunmasını sağlar. Son olarak, ajan çerçevesi, geliştiricilerin otonom ticaret robotları, kredi risk değerlendirmeleri ve zincir üzerindeki yönetişim optimizasyonları gibi özel AI destekli uygulamalar oluşturmasına olanak tanır.

DeFAI ekosisteminin sürekli genişlemesiyle, en dikkat çekici projeler üç ana kategoriye ayrılabilir:

1. Soyut Katman

Bu tür protokoller, kullanıcıların zincir üzerinde yürütülen komutları girmesine izin veren DeFi'ye benzer ChatGPT tarzı kullanıcı dostu bir arayüz olarak işlev görür. Genellikle birden fazla zinciri ve dApp'i entegre ederler, kullanıcı niyetlerini yerine getirirken karmaşık işlemlerdeki manuel adımları ortadan kaldırırlar.

Bu protokollerin yerine getirebileceği bazı işlevler şunlardır:

• Takas, çapraz zincir, borç verme/çekme, çapraz zincir işlem gerçekleştirme
• Takipçi ticaret cüzdanı veya sosyal medya profili
• Pozisyon büyüklüğü yüzdesine göre otomatik olarak kar alma/zarar durdurma gibi işlemleri yürütme

Örneğin, borç verme platformundan ETH'yi manuel olarak çekmenize, bunu Solana'ya köprülemenize, SOL ile değiştirmenize ve DEX'te likidite sağlamanıza gerek yok - soyut katman protokolü işlemi sadece bir adımda tamamlayabilir.

2. Otonom İşlem Aracısı

Geleneksel ticaret botlarının önceden belirlenmiş kurallara uyması yerine, otonom ticaret ajanları piyasa koşullarını öğrenebilir ve uyum sağlayabilir ve yeni bilgilere göre stratejilerini ayarlayabilir. Bu ajanlar şunları yapabilir:

• Verileri analiz ederek stratejileri sürekli geliştirmek
• Piyasa eğilimlerini tahmin edin, böylece daha iyi boğa/ayı kararları alabilirsiniz.
• Karmaşık Merkezi Olmayan Finans stratejilerini uygulamak

3. AI destekli DApps

DeFi dApp, borç verme, değiştirme, getiri farming gibi işlevler sunar. AI ve AI ajanları, bu hizmetleri aşağıdaki şekillerde güçlendirebilir:

• Daha iyi APY elde etmek için likidite arzını optimize etmek amacıyla LP pozisyonlarını yeniden dengeleyerek
• Riskleri tespit etmek için tokenleri rug veya tuzak potansiyelini tarayarak kontrol etme

Ana Zorluklar

Bu katmanlar üzerinde inşa edilen üst düzey protokoller bazı zorluklarla karşı karşıya kalıyor:

1. Bu protokoller, en iyi ticaret yürütme sağlamak için gerçek zamanlı veri akışına bağımlıdır. Veri kalitesinin düşük olması, rota verimliliğinin düşmesine, işlemlerin başarısız olmasına veya işlemlerin kârsız olmasına neden olabilir.

2. AI modelleri tarihsel verilere bağımlıdır, ancak kripto para piyasası oldukça dalgalıdır. Ajanların etkinliğini korumak için çeşitli, yüksek kaliteli veri setleri ile eğitilmeleri gerekmektedir.

3. Varlıkların ilişkililiği, likidite değişimleri ve piyasa duygusunu kapsamlı bir şekilde anlamak, genel piyasa durumunu kavramak için gereklidir.

Bu kategorilere dayalı protokoller, piyasa tarafından ilgi görmüştür. Ancak, daha iyi ürünler ve en iyi sonuçlar sunmak için, ürünlerini yeni bir seviyeye çıkarmak amacıyla çeşitli farklı kalite veri setlerini entegre etmeyi düşünmelidirler.

Veri Katmanı - DeFAI akıllılarına güç sağlamak

Yapay zekanın kalitesi, dayandığı verilere bağlıdır. DeFAI'de yapay zeka temsilcilerinin etkili bir şekilde çalışabilmesi için, gerçek zamanlı, yapılandırılmış ve doğrulanabilir verilere ihtiyaç vardır. Örneğin, soyut katman, zincir üzerindeki verilere RPC ve sosyal ağ API'leri aracılığıyla erişim sağlamalıdır, oysa işlem ve kazanç optimizasyonu temsilcileri, ticaret stratejilerini daha da geliştirmek ve kaynakları yeniden dağıtmak için verilere ihtiyaç duyar.

Yüksek kaliteli veri setleri, aracılara gelecekteki fiyat hareketlerini daha iyi tahmin etme analizi yapmalarını sağlar, belirli varlıklar üzerindeki uzun veya kısa pozisyon tercihlerine uyum sağlamak için ticaret önerileri sunar.

En Çok İlgi Gören AI Temsilci Blockchain

AI ve ajanlar için veri katmanı oluşturmaktan başka, bir blok zinciri kendisini DeFAI geleceği için tam yığın bir blok zinciri olarak konumlandırıyor. Son zamanlarda, kullanıcı ipuçları aracılığıyla zincir üzerindeki işlemleri gerçekleştirmek için bir DeFAI co-pilotunu devreye aldılar ve bu yakında token staking yapanlara açılacak.

Ayrıca, bu blockchain birçok AI ve ajan tabanlı takımları da desteklemektedir. Bu takımlar, ekosistemlerine birden fazla AI protokolünü entegre etmek için büyük çaba harcadılar. Daha fazla ajan geliştirilip işlem gerçekleştirildikçe, bu zincir hızla büyümektedir.

Bu önlemler, AI ile ağı yükseltirken gerçekleştirilmiştir; en dikkat çekici olanı, blok zincirlerine bir AI sıralayıcı eklemeleridir. İşlemlerden önce simülasyon ve AI analizi kullanarak, yüksek riskli işlemleri işleme koymadan önce engelleyip gözden geçirmek mümkün olur, böylece zincir üzerindeki güvenliği sağlanır. Bir süper zincirin L2'si olarak, bu blok zinciri, insanları ve temsilci kullanıcıları en iyi Merkezi Olmayan Finans ekosistemi ile birleştiren bir ara bölgede durmaktadır.

DeFAI'nin bir sonraki adımı

Şu anda, DeFi'deki çoğu AI ajanı tam özerklik sağlama konusunda önemli sınırlamalarla karşı karşıya.

1. Soyut katman, kullanıcı niyetini eyleme dönüştürür, ancak genellikle öngörü yeteneğinden yoksundur.

2. AI ajanları, alpha üretimini analiz ederek elde edebilir, ancak bağımsız ticaret yürütme eksikliği vardır.

3. AI destekli dApp, sigorta havuzlarını veya işlemleri yönetebilir, ancak pasif olup aktif değildir.

DeFAI'nin bir sonraki aşaması, en iyi aracı platformu veya aracıyı geliştirmek için yararlı bir veri katmanının entegrasyonuna odaklanabilir. Bu, büyük balina faaliyetleri, likidite değişimleri gibi derin zincir verileri gerektirecek ve aynı zamanda daha iyi tahmin analizi için yararlı sentetik veriler üretecek, belirli token kategorilerinin dalgalanmaları veya sosyal ağlardaki token dalgalanmaları olsun, genel piyasalardan gelen duygu analizleri ile birleştirilecektir.

Son hedef, AI ajanlarının tek bir arayüzden kesintisiz bir şekilde ticaret stratejileri oluşturup uygulayabilmesidir. Bu sistemlerin olgunlaşmasıyla birlikte, gelecekte DeFi işlemcilerinin en az insan müdahalesi ile AI ajanlarına dayanarak finansal stratejileri otonom olarak değerlendirmesi, tahmin etmesi ve uygulaması beklenebilir.

Sonuç

AI ajanı tokenleri ve çerçevelerinin büyük ölçüde değer kaybetmesi göz önüne alındığında, bazıları DeFAI'nin sadece geçici bir fenomen olduğunu düşünebilir. Ancak, DeFAI hala erken aşamalardadır ve AI ajanlarının Merkezi Olmayan Finans'ın kullanılabilirliğini ve performansını artırma potansiyeli inkar edilemez.

Bu potansiyeli serbest bırakmanın anahtarı, AI destekli ticaret tahminleri ve uygulamalarını geliştirecek yüksek kaliteli gerçek zamanlı verilere erişmektir. Giderek daha fazla protokol, farklı veri katmanlarını entegre etmekte, veri protokolleri çerçeveye eklentiler oluşturarak, verinin temsilci kararları üzerindeki önemini vurgulamaktadır.

Geleceğe bakıldığında, doğrulanabilirlik ve gizlilik protokollerin çözmesi gereken temel zorluklar haline gelecektir. Şu anda, çoğu AI ajanı işlemi hâlâ bir kara kutudur; kullanıcılar fonlarını ona emanet etmek zorundadır. Bu nedenle, doğrulanabilir AI kararlarının gelişimi, ajan süreçlerinin şeffaflığını ve hesap verebilirliğini sağlamaya yardımcı olacaktır. TEE, FHE hatta zk-proofs tabanlı protokollerin entegrasyonu, AI ajan davranışlarının doğrulanabilirliğini artırarak özerkliğe güven sağlanmasına katkıda bulunabilir.

Yalnızca yüksek kaliteli verilerin, sağlam modellerin ve şeffaf karar verme süreçlerinin başarılı bir şekilde birleştirilmesi durumunda, DeFAI aracısı geniş bir uygulama alanı bulabilir.