Tài chính phi tập trung là trụ cột cốt lõi của hệ sinh thái mã hóa, đã phát triển nhanh chóng kể từ năm 2020. Mặc dù đã xuất hiện nhiều giao thức đổi mới, nhưng cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, khiến ngay cả những người dùng dày dạn kinh nghiệm cũng khó khăn để điều khiển nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Đồng thời, trí tuệ nhân tạo (AI) từ câu chuyện nền tảng rộng rãi năm 2023 đã phát triển thành trọng tâm chuyên nghiệp hơn, hướng đến đại lý vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã sinh 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.
DeFAI vượt 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. Lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo 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 xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì thực thi không tin cậy. Khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng được điều khiển bởi AI chuyên biệt, chẳng hạn như robot giao dịch tự trị, 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 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.
Các chức năng mà những giao thức này có thể thực thi 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/ cắt 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 sang Solana, đổi SOL và cung cấp tính thanh khoản - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch độc lập
Khác với các robot 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 điều kiện thị trường, đồng thời điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới. Những 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 tốt hơn về mua/bán.
Thực hiện các chiến lược Tài chính phi tập trung phức tạp
3. DApps được điều khiển bởi AI
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 thông qua các cách sau:
Tối ưu hóa việc cung cấp thanh khoản bằng cách cân bằng lại các vị trí LP để đạt được APY tốt hơn
Quét token để phát hiện rủi ro bằng cách kiểm tra các rủi ro tiềm ẩn
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những tầng này phải đối mặt với một số thách thức:
Những giao thức này dựa vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện việc thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả lộ trình 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 mã hóa có độ biến động rất lớn. Đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần hiểu biết toàn diện về sự liên quan của tài sản, sự biến đổi tính thanh khoản và tâm lý thị trường, để có thể hiểu được tình hình thị trường tổng thể.
Các giao thức dựa trên những loại này đã nhận được sự quan tâm 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 tập dữ liệu chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
dữ liệu - Cung cấp năng lượng cho giao thức DeFAI thông minh
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, chúng 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 mình và phân bổ lại tài nguyên.
Tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể dự đoán phân tích hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp đề xuất giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán của một số tài sản.
Nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI
| giao thức | chi tiết | chức năng |
|----------------|-----------------------|-------------------------------------------|
| Mode Synth | Dữ liệu tổng hợp cho dự đoán tài chính | Bắt giữ phân phối biến động giá đầy đủ, dùng cho dự đoán mô hình AI |
| Chainbase | Tập dữ liệu cấu trúc toàn chuỗi | Cung cấp dữ liệu được tăng cường bởi AI, dùng cho giao dịch, dự đoán và thu được alpha |
| sqd.ai | Hồ dữ liệu phi tập trung hướng tới các đại lý AI | Truy cập dữ liệu đa chuỗi có thể mở rộng, tùy chỉnh, với tính bảo mật bằng chứng không biết |
| Cookie | Tâm trí xã hội và lớp dữ liệu chuỗi cho các đại lý AI | Sử dụng 18 đại lý AI chuyên biệt để xử lý hơn 7TB dữ liệu đại lý chuỗi trên hơn 20 chuỗi |
Mạng con Mode Synth
Là một mạng con, 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, từ 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 tác nhân AI đưa ra quyết định hướng đi tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán sự biến động 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 qua API của họ.
So sánh các blockchain hàng đầu mà AI代理 dựa trên
Một số chuỗi công khai chắc chắn là chuỗi chính cho việc xây dựng và phát hành các khung và mã thông báo AI. Các đại lý AI tận dụng mạng lưới có thông lượng cao và độ trễ thấp cũng như hệ điều hành mã nguồn mở để triển khai mã thông báo đại lý, trong khi một số nền tảng đóng vai trò là bệ khởi động cho việc triển khai đại lý. Mặc dù chúng đều có hackathon và các khuyến khích tài chính, nhưng về kế hoạch AI của chúng như một chuỗi, chúng vẫn chưa đạt được mức độ mà một số chuỗi đã đạt được.
Một chuỗi công cộng trước đây đã định nghĩa mình là chuỗi khối L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu AI có khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu đô la, nhằm mở rộng các đại lý hoàn toàn tự chủ và có thể xác minh trên chuỗi của mình.
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, tìm kiếm alpha của các tác nhân AI. Họ đã ra mắt manuscripts, một khung dữ liệu chuỗi khối dùng để tích hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi vào kho dữ liệu mục tiêu, để thực hiện các 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 dữ liệu thô và xử lý thành định dạng sạch, tương thích có thể 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 cải thiện độ chính xác của mô hình, giúp tạo ra các đại lý AI đáng tin cậy.
Dựa trên dữ liệu chuỗi phong phú của họ, họ cũng đã phát triển một mô hình mang tên 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 thể hiện rõ trong các mối quan hệ đối tác của họ, trong đó giao thức AI đang sử dụng dữ liệu của họ để:
Plugin đại lý, dùng để điều khiển quyết định trên chuỗi
Xây dựng trợ lý AI
Mạng xã hội thông minh, cung cấp cái nhìn sâu sắc về hành vi người dùng
Phân tích và dự đoán dữ liệu trong Tài chính phi tập trung
Cũng hợp tác với các dự án khác
sqd.ai
sqd.ai đang phát triển một mạng lưới cơ sở dữ liệu mở được thiết kế riêng cho các đại lý AI và dịch vụ Web3. Hồ dữ liệu phi tập trung của họ cung cấp truy cập vào một lượng lớn dữ liệu blockchain theo thời gian thực và lịch sử một cách hiệu quả về chi phí và không cần giấy phép, giúp các đại lý AI hoạt động hiệu quả hơn.
sqd.ai cung cấp chỉ mục dữ liệu thời gian thực ( bao gồm chỉ mục các khối chưa hoàn thành ), tốc độ chỉ mục lên tới hơn 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 băng thông 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 tùy chỉnh theo nhu cầu của các đại lý AI, trong khi DuckDB cung cấp khả năng truy xuất 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 đại lý AI hoạt động trên nhiều chuỗi khối.
Việc thêm chứng minh không biết đã 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. Hơn nữa, sqd.ai có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng bằng cách thêm nhiều nút xử lý hơn, từ đó hỗ trợ số lượng đại lý AI ngày càng tăng ( ước tính sẽ đạt hàng tỷ ).
Cookie
Cookie cung cấp lớp dữ liệu mô-đun cho các đại lý và cụm AI, chuyên xử lý dữ liệu xã hội. Nó có một bảng điều khiển đại lý AI, có thể theo dõi tâm lý 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, để phát hiện những câu chuyện phổ biến và sự thay đổi tâm lý 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 đã sử dụng 7% công suất của nhóm dữ liệu, thông qua việc tận dụng các đại lý khác hoạt động dưới nó để cung cấp dự đoán thị trường và phát hiện các cơ hội mới.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đang gặp phải 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 để phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các cá voi khổng lồ, biến động 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 cảm xúc 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 dựa vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Những suy nghĩ cuối cùng
Xét thấy sự sụt giảm lớn của token và khung AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng nhất thời. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, tiềm năng của AI trong việc tăng cường tính khả dụng và hiệu suất của Tài chính phi tập trung là không thể phủ nhận.
Khóa để giải phóng tiềm năng này là 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 đã xây dựng các plugin cho khung, điều này nhấn mạnh 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 chính mà giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác vụ của AI vẫn là một hộp đen, người dùng phải giao phó tài sản của mình cho nó. Do đó, sự phát triển của các quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình của tác nhân. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE thậm chí là zk-proofs có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của tác nhân AI, từ đó xây dựng niềm tin vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch,代理 DeFAI mới có thể được áp dụng rộng rãi.
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.
22 thích
Phần thưởng
22
7
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
CounterIndicator
· 07-20 20:09
thị trường tăng来了 就是买买买
Xem bản gốcTrả lời0
NftMetaversePainter
· 07-19 08:37
meh... một cách tiếp cận nguyên thủy khác về ai x defi. đánh thức tôi khi họ giải quyết được thẩm mỹ tính toán của chuỗi cross data
Xem bản gốcTrả lời0
ArbitrageBot
· 07-19 02:47
Tối nay Kinh doanh chênh lệch giá kiếm được một khoản lớn.
Xem bản gốcTrả lời0
PositionPhobia
· 07-19 02:46
Mua rồi không dám lấy, lấy rồi không dám thêm.
Xem bản gốcTrả lời0
ForkItAll
· 07-19 02:44
Thấy là muốn Phiếu giảm giá
Xem bản gốcTrả lời0
UnluckyMiner
· 07-19 02:28
thị trường tăng còn chưa đến Ví tiền thật trống không
Xem bản gốcTrả lời0
MEVVictimAlliance
· 07-19 02:20
Không lỗ thì cũng kiếm được...Khoản vay nhanh lại sắp ra mắt.
DeFAI: Tương lai DeFi được thúc đẩy bởi AI, Lớp dữ liệu trở thành sức mạnh cạnh tranh cốt lõi
Tài chính phi tập trung là trụ cột cốt lõi của hệ sinh thái mã hóa, đã phát triển nhanh chóng kể từ năm 2020. Mặc dù đã xuất hiện nhiều giao thức đổi mới, nhưng cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, khiến ngay cả những người dùng dày dạn kinh nghiệm cũng khó khăn để điều khiển nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Đồng thời, trí tuệ nhân tạo (AI) từ câu chuyện nền tảng rộng rãi năm 2023 đã phát triển thành trọng tâm chuyên nghiệp hơn, hướng đến đại lý vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã sinh 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.
DeFAI vượt 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. Lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo 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 xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì thực thi không tin cậy. Khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng được điều khiển bởi AI chuyên biệt, chẳng hạn như robot giao dịch tự trị, 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 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.
Các chức năng mà những giao thức này có thể thực thi bao gồm:
Ví dụ, không cần phải rút ETH từ nền tảng cho vay một cách thủ công, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, đổi SOL và cung cấp tính thanh khoản - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch độc lập
Khác với các robot 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 điều kiện thị trường, đồng thời điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới. Những đại lý này có thể:
3. DApps được điều khiển bởi AI
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 thông qua các cách sau:
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những tầng này phải đối mặt với một số thách thức:
Những giao thức này dựa vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện việc thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả lộ trình 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 mã hóa có độ biến động rất lớn. Đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần hiểu biết toàn diện về sự liên quan của tài sản, sự biến đổi tính thanh khoản và tâm lý thị trường, để có thể hiểu được tình hình thị trường tổng thể.
Các giao thức dựa trên những loại này đã nhận được sự quan tâm 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 tập dữ liệu chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
dữ liệu - Cung cấp năng lượng cho giao thức DeFAI thông minh
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, chúng 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 mình và phân bổ lại tài nguyên.
Tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể dự đoán phân tích hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp đề xuất giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán của một số tài sản.
Nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI
| giao thức | chi tiết | chức năng | |----------------|-----------------------|-------------------------------------------| | Mode Synth | Dữ liệu tổng hợp cho dự đoán tài chính | Bắt giữ phân phối biến động giá đầy đủ, dùng cho dự đoán mô hình AI | | Chainbase | Tập dữ liệu cấu trúc toàn chuỗi | Cung cấp dữ liệu được tăng cường bởi AI, dùng cho giao dịch, dự đoán và thu được alpha | | sqd.ai | Hồ dữ liệu phi tập trung hướng tới các đại lý AI | Truy cập dữ liệu đa chuỗi có thể mở rộng, tùy chỉnh, với tính bảo mật bằng chứng không biết | | Cookie | Tâm trí xã hội và lớp dữ liệu chuỗi cho các đại lý AI | Sử dụng 18 đại lý AI chuyên biệt để xử lý hơn 7TB dữ liệu đại lý chuỗi trên hơn 20 chuỗi |
Mạng con Mode Synth
Là một mạng con, 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, từ 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 tác nhân AI đưa ra quyết định hướng đi tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán sự biến động 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 qua API của họ.
So sánh các blockchain hàng đầu mà AI代理 dựa trên
Một số chuỗi công khai chắc chắn là chuỗi chính cho việc xây dựng và phát hành các khung và mã thông báo AI. Các đại lý AI tận dụng mạng lưới có thông lượng cao và độ trễ thấp cũng như hệ điều hành mã nguồn mở để triển khai mã thông báo đại lý, trong khi một số nền tảng đóng vai trò là bệ khởi động cho việc triển khai đại lý. Mặc dù chúng đều có hackathon và các khuyến khích tài chính, nhưng về kế hoạch AI của chúng như một chuỗi, chúng vẫn chưa đạt được mức độ mà một số chuỗi đã đạt được.
Một chuỗi công cộng trước đây đã định nghĩa mình là chuỗi khối L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu AI có khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu đô la, nhằm mở rộng các đại lý hoàn toàn tự chủ và có thể xác minh trên chuỗi của mình.
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, tìm kiếm alpha của các tác nhân AI. Họ đã ra mắt manuscripts, một khung dữ liệu chuỗi khối dùng để tích hợp dữ liệu trên chuỗi và ngoài chuỗi vào kho dữ liệu mục tiêu, để thực hiện các 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 dữ liệu thô và xử lý thành định dạng sạch, tương thích có thể 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 cải thiện độ chính xác của mô hình, giúp tạo ra các đại lý AI đáng tin cậy.
Dựa trên dữ liệu chuỗi phong phú của họ, họ cũng đã phát triển một mô hình mang tên 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 thể hiện rõ trong các mối quan hệ đối tác của họ, trong đó giao thức AI đang sử dụng dữ liệu của họ để:
sqd.ai
sqd.ai đang phát triển một mạng lưới cơ sở dữ liệu mở được thiết kế riêng cho các đại lý AI và dịch vụ Web3. Hồ dữ liệu phi tập trung của họ cung cấp truy cập vào một lượng lớn dữ liệu blockchain theo thời gian thực và lịch sử một cách hiệu quả về chi phí và không cần giấy phép, giúp các đại lý AI hoạt động hiệu quả hơn.
sqd.ai cung cấp chỉ mục dữ liệu thời gian thực ( bao gồm chỉ mục các khối chưa hoàn thành ), tốc độ chỉ mục lên tới hơn 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 băng thông 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 tùy chỉnh theo nhu cầu của các đại lý AI, trong khi DuckDB cung cấp khả năng truy xuất 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 đại lý AI hoạt động trên nhiều chuỗi khối.
Việc thêm chứng minh không biết đã 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. Hơn nữa, sqd.ai có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng bằng cách thêm nhiều nút xử lý hơn, từ đó hỗ trợ số lượng đại lý AI ngày càng tăng ( ước tính sẽ đạt hàng tỷ ).
Cookie
Cookie cung cấp lớp dữ liệu mô-đun cho các đại lý và cụm AI, chuyên xử lý dữ liệu xã hội. Nó có một bảng điều khiển đại lý AI, có thể theo dõi tâm lý 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, để phát hiện những câu chuyện phổ biến và sự thay đổi tâm lý 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 đã sử dụng 7% công suất của nhóm dữ liệu, thông qua việc tận dụng các đại lý khác hoạt động dưới nó để cung cấp dự đoán thị trường và phát hiện các cơ hội mới.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đang gặp phải 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 để phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các cá voi khổng lồ, biến động 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 cảm xúc 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 dựa vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Những suy nghĩ cuối cùng
Xét thấy sự sụt giảm lớn của token và khung AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng nhất thời. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, tiềm năng của AI trong việc tăng cường tính khả dụng và hiệu suất của Tài chính phi tập trung là không thể phủ nhận.
Khóa để giải phóng tiềm năng này là 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 đã xây dựng các plugin cho khung, điều này nhấn mạnh 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 chính mà giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác vụ của AI vẫn là một hộp đen, người dùng phải giao phó tài sản của mình cho nó. Do đó, sự phát triển của các quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình của tác nhân. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE thậm chí là zk-proofs có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của tác nhân AI, từ đó xây dựng niềm tin vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch,代理 DeFAI mới có thể được áp dụng rộng rãi.