DeFAI: Як штучний інтелект може розкрити потенціал децентралізованого фінансування

Децентралізоване фінансування(DeFi) з моменту швидкого розвитку у 2020 році залишається основною опорою криптоекосистеми. Незважаючи на те, що інноваційні протоколи з'являються один за одним, це також призвело до зростання складності та фрагментації, і навіть досвідченим користувачам важко впоратися з безліччю ланцюгів, активів і протоколів.

Водночас штучний інтелект (AI) розвинувся з широкого базового наративу 2023 року до більш професійного, орієнтованого на агентів фокусу 2024 року. Ця зміна породила DeFi AI(DeFAI) - нову галузь, де ШІ покращує DeFi шляхом автоматизації, управління ризиками та оптимізації капіталу.

DeFAI охоплює кілька рівнів. Блокчейн є базовим рівнем, оскільки AI-агенти повинні взаємодіяти з певним ланцюгом для виконання транзакцій та смарт-контрактів. На ньому розташовані рівень даних та обчислювальний рівень, які забезпечують необхідну інфраструктуру для навчання AI моделей, які використовують історичні дані про ціни, ринкові настрої та аналіз на ланцюгу. Рівень конфіденційності та перевірки забезпечує безпеку чутливих фінансових даних, зберігаючи при цьому безвідмовне виконання. Нарешті, фреймворк агентів дозволяє розробникам створювати спеціалізовані програми на основі AI, такі як автономні торгові роботи, оцінювачі кредитних ризиків та оптимізатори управління на ланцюгу.

З розширенням екосистеми DeFAI найбільш помітні проекти можна поділити на три основні категорії:

1. Абстрактний рівень

Ці протоколи виконують роль зручного інтерфейсу для користувачів DeFi, подібного до ChatGPT, дозволяючи користувачам вводити підказки для виконання на ланцюгу. Вони зазвичай інтегрують кілька ланцюгів та dApp, щоб реалізувати наміри користувачів, одночасно усуваючи ручні кроки в складних транзакціях.

Деякі функції, які можуть виконуватися цими протоколами, включають:

• Обмін, крос-чейн, позика/виведення, крос-чейн виконання транзакцій
• Гаманець для копіювання угод або профіль у соціальних мережах
• Автоматичне виконання тейк-профіту/стоп-лоссу відповідно до відсотка обсягу позиції

Наприклад, не потрібно вручну вилучати ETH з платформи кредитування, переносити його через ланцюг до Solana, обмінювати на SOL і надавати ліквідність на DEX - протокол абстрактного рівня може виконати операцію всього за один крок.

2. Автономний торговий агент

На відміну від традиційних торгових роботів, які дотримуються встановлених правил, автономні торгові агенти можуть вчитися та адаптуватися до умов ринку та коригувати свої стратегії на основі нової інформації. Ці агенти можуть:

• Аналізувати дані для постійного вдосконалення стратегії
• Прогнозуйте ринкові тенденції, щоб приймати кращі рішення про купівлю/продаж
• Виконання складних Децентралізоване фінансування стратегій

3. DApps на базі штучного інтелекту

DeFi dApp надає функції позик, обміну, отримання доходу. AI та AI-агенти можуть покращити ці послуги наступними способами:

• Оптимізація постачання ліквідності шляхом ребалансування LP позицій для отримання кращого APY
• Сканування токенів для виявлення ризиків шляхом виявлення потенційних rug або honeypot

Основні виклики

Топові протоколи, побудовані на цих рівнях, стикаються з деякими викликами:

1. Ці протоколи покладаються на реальні потоки даних для досягнення оптимального виконання угод. Погана якість даних може призвести до неефективності маршрутів, збою угод або угод без прибутку.

2. Моделі ШІ залежать від історичних даних, але ринок криптовалют має високу волатильність. Агенти повинні проходити навчання на різноманітних, високоякісних наборах даних, щоб зберегти свою ефективність.

3. Потрібно повністю зрозуміти кореляцію активів, зміни ліквідності та ринкові настрої, щоб зрозуміти загальний стан ринку.

Протоколи, основані на цих категоріях, здобули популярність на ринку. Однак, щоб надати кращі продукти та досягти найкращих результатів, їм слід розглянути можливість інтеграції різних наборів даних різної якості, щоб підняти свої продукти на новий рівень.

Дані - забезпечення потужності для DeFAI смарт-контрактів

Якість штучного інтелекту залежить від даних, на яких він базується. Щоб AI-агенти ефективно працювали в DeFAI, їм потрібні дані в реальному часі, структуровані та перевірені. Наприклад, абстрактний рівень повинен отримувати доступ до даних на блокчейні через RPC та API соціальних мереж, тоді як агенти з оптимізації угод та доходів потребують дані для подальшого вдосконалення своїх торгових стратегій та перерозподілу ресурсів.

Високоякісні набори даних дозволяють агентам краще прогнозувати поведінку цін у майбутньому, надаючи рекомендації для торгівлі, щоб відповідати їхнім уподобанням щодо довгих або коротких позицій у певних активах.

Найбільш обговорюваний AI-агент на блокчейні

Окрім створення рівня даних для ШІ та агентів, певний блокчейн також позиціонує себе як повноцінний блокчейн для майбутнього DeFAI. Нещодавно вони розгорнули co-pilot для DeFAI, щоб виконувати онлайнові угоди за запитами користувачів, який незабаром буде відкрито для стейкерів токенів.

Крім того, ця блокчейн-технологія також підтримує багато команд, що базуються на AI та агентств. Вони доклали великих зусиль для інтеграції кількох AI-протоколів у свою екосистему, і з розвитком більшої кількості агентів та виконанням транзакцій ця мережа швидко розвивається.

Ці заходи реалізуються одночасно з оновленням їхньої мережі за допомогою ШІ, найбільш помітним є оснащення їхньої блокчейн-системи сортувальником на основі ШІ. Використовуючи моделювання та аналіз ШІ для транзакцій перед виконанням, можна блокувати та перевіряти високоризикові транзакції до їх обробки, щоб забезпечити безпеку в ланцюгу. Як L2 певного суперланцюга, цей блокчейн перебуває в проміжному положенні, з'єднуючи людей та агентів з найкращими екосистемами DeFi.

Наступний крок DeFAI

Наразі більшість AI-агентів у Децентралізованому фінансуванні стикаються з істотними обмеженнями в досягненні повної автономії. Наприклад:

1. Абстрактний рівень перетворює наміри користувача в виконання, але зазвичай йому не вистачає здатності прогнозувати.

2. AI-агенти можуть генерувати альфа-доходи через аналіз, але їм бракує незалежного виконання угод.

3. AI-орієнтовані dApp можуть обробляти страхові фонди або транзакції, але вони є пасивними, а не активними.

Наступний етап DeFAI може зосередитися на інтеграції корисного рівня даних для розробки найкращої платформи або агентів. Це вимагатиме глибоких ончейн-даних про активність великих китів, зміни ліквідності тощо, одночасно генеруючи корисні синтетичні дані для кращого прогнозного аналізу та поєднуючи їх з аналізом настроїв з загального ринку, незалежно від коливань токенів у конкретних категоріях або коливань токенів у соціальних мережах.

Кінцевою метою є те, щоб AI-агенти могли безперешкодно генерувати та виконувати торгові стратегії з єдиного інтерфейсу. У міру розвитку цих систем ми можемо спостерігати, як у майбутньому трейдери DeFi покладатимуться на AI-агентів для самостійної оцінки, прогнозування та виконання фінансових стратегій з мінімальним людським втручанням.

Висновок

Зважаючи на значне зменшення обсягу токенів і рамок AI-агентів, деякі можуть вважати, що DeFAI - це лише примарне явище. Проте, DeFAI все ще перебуває на ранній стадії, і потенціал AI-агентів для покращення доступності та продуктивності DeFi є незаперечним.

Ключем до реалізації цього потенціалу є отримання високоякісних даних в реальному часі, що покращить прогнозування та виконання торгівлі на основі штучного інтелекту. Все більше протоколів інтегрують різні рівні даних, протоколи даних створюють плагіни для рамок, що підкреслює важливість даних для агентських рішень.

Озираючись у майбутнє, верифікація та конфіденційність стануть ключовими викликами, які протокол повинен вирішити. Наразі більшість операцій AI-агентів залишаються чорними ящиками, і користувачі повинні довіряти свої кошти їм. Отже, розвиток верифікованих рішень AI допоможе забезпечити прозорість та підзвітність процесів агентів. Інтеграція протоколів на основі TEE, FHE та навіть zk-доказів може підвищити верифікацію поведінки AI-агентів, що дозволить досягти довіри до автономії.

Тільки успішне поєднання якісних даних, надійних моделей та прозорих процесів прийняття рішень дозволить агентам DeFAI отримати широке застосування.

![DeFAI повний огляд: як ШІ розкриває потенціал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01