Neues Jahr, neue Strecke - Welche Chancen kann DeFAI bringen?
[TL;DR]:
Der Markt hat in letzter Zeit wiederholte Schwankungen erlebt, wobei die allgemeine Stimmung im Bereich der KI-Agenten gedämpft bleibt.
Dennoch ist im Hintergrund das Konzept von DeFAI gegen den Strom aufgestiegen und hat sich zu einem neuen Markt-Hotspot entwickelt, der Investoren beispiellose Möglichkeiten bietet.
Einführung
DeFi war schon immer ein wichtiger Einstiegspunkt für die Blockchain, um Mainstream-Nutzer anzuziehen, aber seine komplexe operative Erfahrung war ein großes Hindernis für die Massenadoption. Eine neue Erzählung ist entstanden - DeFAI (Decentralized Finance + Artificial Intelligence) - und bietet Hoffnung, diese Engpässe zu überwinden. Nach dem Hype um KI-Frameworks wird DeFAI leise zu einer der heißesten Sparten im Bereich der Krypto-KI-Agenten. Was genau ist also DeFAI? Wie wird es den DeFi-Bereich umgestalten? Und wohin könnte es in Zukunft führen?
Was ist DeFAI?
DeFAI ist im einfachen Sinne DeFi mit erweiterten KI-Fähigkeiten. Die Einführung von KI-Agenten verbessert das Benutzererlebnis erheblich, indem sie Benutzer bei der Durchführung komplexer On-Chain-Operationen ersetzen.
Nehmen wir als Beispiel eine typische DeFi-Operation: Wenn Sie 0,1 ETH gegen SOL tauschen möchten, umfasst die traditionelle Methode die folgenden Schritte:
Finde ein Brückenprotokoll, um Vermögenswerte plattformübergreifend zu übertragen Solana;
Suchen Sie eine dezentralisierte Börse (DEX) auf Solana;
Führen Sie schließlich den Austausch durch.
Dieser Prozess ist komplex, langwierig und zeitaufwändig, was Anfänger oft entmutigt und die Einführung von Blockchain behindert. Das Aufkommen von DeFAI bietet Hoffnung auf Veränderung und könnte alles möglicherweise vereinfachen.
Mit DeFAI würde die Durchführung der gleichen Operation - den Austausch von 0,1 ETH gegen SOL - lediglich erfordern, dass der Benutzer den Austauschbefehl eingibt. Die KI erledigt den Rest der mühsamen Schritte. Sie müssen nicht mehr viel Zeit damit verbringen, zu lernen, wie Sie DeFi-Infrastrukturen wie Wallets, DEXs oder Swaps verwenden.
Stellen Sie sich eine Zukunft vor, in der die Benutzeroberfläche von DeFAI der von ChatGPT ähnelt. Benutzer könnten nicht nur mit KI interagieren, sondern auch On-Chain-Operationen ausführen. DeFAI könnte die Effizienz und Sicherheit von DeFi-Projekten durch die Nutzung der leistungsstarken Rechen- und Datenanalysefähigkeiten von KI verbessern. Gleichzeitig könnte sich die DeFi-Branche in ein benutzerfreundlicheres, intelligentes und effizientes Finanzöko entwickeln.
Welche imaginativen Möglichkeiten bringt DeFAI? Laut Daten von CoinGecko hat DeFAIs Marktkapitalisierung während der jüngsten Marktschwankungen weiter zugenommen und fast einen unabhängigen Trend gebildet. Ihre Marktkapitalisierung hat nun die Marke von 2,7 Milliarden US-Dollar überschritten und zeigt ein enormes Marktpotenzial.
Allerdings befindet sich DeFAI aus Sicht des tatsächlichen Projektbetriebs noch in der Proof-of-Concept-Phase. Seine Hauptbereiche der Erkundung können in vier Kategorien zusammengefasst werden:
AI-Abstraktion
AI-Abstraktion bezieht sich auf die Einbettung der informationsverarbeitenden Fähigkeiten großer KI-Modelle in DeFi-Produkte, die es Benutzern ermöglichen, Operationen mit Leichtigkeit durchzuführen.
Solche Produkte werden in diesem Stadium oft aufgrund unvollständiger Interaktionserfahrungen kritisiert. Zum Beispiel kann es Unterschiede zwischen vagen Befehlen geben, die von Benutzern eingegeben werden und der präzisen Ausführung durch das KI-Backend, was zu einer schlechten Benutzererfahrung führt. Mit kontinuierlicher Optimierung und Verfeinerung der KI zeigen diese Produkte jedoch auch langfristiges Potenzial.
Durch neuartige Interaktionsmodelle könnten diese Produkte letztendlich grundlegende Transaktionsbedürfnisse ansprechen und sogar die Bildung neuer Handelsparadigmen fördern.
Autonome Portfolioverwaltung und Renditeoptimierung
Autonome Portfolioverwaltung und Renditeoptimierung sind im Wesentlichen Produkte der vorherigen Runde des DeFi-Marktwettbewerbs. Einfach ausgedrückt handelt es sich dabei um die Echtzeitüberwachung und Analyse von On-Chain-Daten zur Entwicklung und Durchführung von Renditeoptimierungsstrategien.
Der Kern solcher Produkte besteht darin, Echtzeit-On-Chain-Daten mit der Fähigkeit zur Erfassung von Handelsmöglichkeiten zu kombinieren, um eine umfassende Lösung zur Optimierung der Strategie anzubieten. Diese beinhaltet die Mittelzuweisung, die Arbitrageausführung, die Ertragsprognose und die Risikokontrolle.
Durch die Integration von KI-Technologie wird die Effizienz dieser Produkte weiter verbessert. Zum Beispiel können KI-Agenten personalisierte Strategien feinabstimmen, sodass Benutzer einen dedizierten fortschrittlichen Handelsassistenten haben, der automatisch On-Chain-Investmentmöglichkeiten identifiziert und Transaktionen ausführt. Diese Kombination setzt nicht nur die raffinierte operative Logik von DeFi fort, sondern bietet Benutzern auch eine effizientere und personalisierte Anlageerfahrung.
Marktanalyse oder Vorhersage
Diese Produkte verwenden KI, um Handelsstrategieanalysen und Marktrenditevorhersagen bereitzustellen, die bereits zu einer wichtigen Informationsquelle für viele Händler geworden sind.
Ob solche Produkte langfristig wachsen können, hängt davon ab, ob KI-Agenten Benutzeranlagen autonom verwalten und Handelsoperationen automatisch auf der Grundlage von Echtzeitinformationen und Entscheidungen ausführen können. Obwohl dieser Schritt noch nicht vollständig realisiert wurde, hat das Potenzial für Traffic-getriebene und kommerzielle Monetarisierung bereits vielversprechende Ergebnisse gezeigt.
DeFAI-Infrastruktur oder -Plattform
Diese Kategorie von Projekten bietet grundlegende Unterstützung für die Integration von KI und DeFi und umfasst Aspekte wie Rechenleistung, Daten und Feinabstimmung.
Der Anwendungsbereich dieser Protokolle ist weitreichend und umfasst sowohl KI-Agentenplattformen wie #ai16z und #Virtual als auch Projekte wie Bittensor, Atheir und Vana, die sich mit KI-Rechenleistung und Daten befassen.
Diese Infrastrukturen unterstützen nicht nur die Entwicklung und den Betrieb von KI-Anwendungen, sondern treiben auch Innovation und Wachstum im KI+DeFi-Öko voran. Als grundlegende Unterstützung sind sie entscheidend für die Bereitstellung und Erweiterung anderer KI+DeFi-Anwendungen und bringen mehr Möglichkeiten in die Branche.
Wohin geht DeFAI?
Branchenanalysten sind allgemein der Meinung, dass die zukünftige Entwicklung von DeFAI in vier Phasen ablaufen wird:
Stufe 1: Fokus auf Effizienz
Die erste Phase von DeFi AI wird sich auf Effizienz konzentrieren und die Benutzererfahrung durch innovative Tools verbessern, die es den Benutzern ermöglichen, komplexe DeFi-Operationen einfach abzuschließen, ohne dass sie eine eingehende Kenntnis der Protokolle benötigen.
Der Schwerpunkt dieses Stadiums liegt auf der Notwendigkeit, dass künstliche Intelligenz die Fähigkeit besitzt, Benutzeranforderungen zu verstehen, Bedürfnisse genau zu identifizieren und selbst dann zu reagieren, wenn das Eingabeformat des Benutzers unregelmäßig ist. Zweitens sollte sie in der Lage sein, Swap-Operationen effizient innerhalb der kürzesten Blockzeit durchzuführen, um die Transaktionseffizienz zu steigern. Schließlich sollte die Echtzeit-Marktanalyse den Benutzern dabei helfen, optimale Entscheidungen auf der Grundlage ihrer Anlageziele zu treffen, um eine bessere Teilnahme am DeFi-Öko zu ermöglichen.
Wenn diese Innovationen erfolgreich umgesetzt werden können, werden sie die Hürden für On-Chain-Transaktionen erheblich senken und den Benutzern Zeit und Mühe sparen. Diese Phase könnte in den kommenden Monaten einen „Phantommoment“ einleiten, der eine schnelle Entwicklung in der Branche vorantreibt.
Stufe 2: Autonomer Handel mit intelligenten Agenten
Sobald die Effizienzprobleme gelöst sind, wird DeFi KI in die zweite Stufe eintreten – autonomer Handel mit intelligenten Agenten.
Intelligente Agenten werden in dieser Phase Handelsstrategien mit minimalem menschlichem Eingriff ausführen. Sie werden Entscheidungen dynamisch anpassen, basierend auf Einblicken von Drittanbietern oder Daten, die von anderen intelligenten Agenten bereitgestellt werden. Professionelle oder erfahrene DeFi-Benutzer können Modelle feinabstimmen, um personalisierte Agenten zu erstellen und so die Rendite für sich selbst oder ihre Kunden zu maximieren, während sie gleichzeitig stark auf manuelle Überwachung verzichten.
Stufe 3: Transparenz und Überprüfung
Nach der Entwicklung der ersten beiden Stufen werden die Brieftaschenverwaltung und die KI-Verifizierung bei zunehmender Nachfrage der Benutzer nach Transparenz zu Schwerpunktbereichen.
Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, werden Technologien wie Trusted ution Environments (TEE) und Zero-Knowledge Proofs (ZKP) eingeführt, um die Sicherheit und Transparenz von KI-en zu gewährleisten. Diese Technologien werden das Vertrauen der Benutzer in DeFi-KI weiter stärken.
Stufe 4: No-Code-Tools und Agentenwirtschaft
Nach Abschluss der oben genannten Stufen wird DeFi AI in seine letzte Phase eintreten: den Aufbau einer Wirtschaft auf der Grundlage intelligenter Agenten.
In dieser Phase werden No-Code DeFi AI Engineering Toolkits oder AI-as-a-Service-Protokolle möglich. Benutzer ohne Programmierkenntnisse können ihre eigenen intelligenten Agenten erstellen und bereitstellen, was die weitere Annahme und Entwicklung des DeFi-Ökos vorantreibt.
Mit Hilfe dieser Werkzeuge können KI-Modelle, die auf Kryptowährungsdaten trainiert sind, direkt für den Handel verwendet werden und so eine von intelligenten Agenten angetriebene Wirtschaft bilden. Dies könnte DeFi von einem Bereich für professionelle Benutzer zu einer breiteren Benutzerbasis erweitern und möglicherweise die Finanzdienstleistungslandschaft neu gestalten.
Natürlich stehen der Entwicklung von DeFAI noch viele Herausforderungen bevor. Die meisten vorhandenen Tools sind lediglich umverpackte Versionen von ChatGPT und mangelt es an echter Innovation. Darüber hinaus gibt es keine klaren Standards zur Bewertung der Tool-Qualität oder zur Identifizierung von hochwertigen Projekten, was es schwierig macht, herausragende Projekte hervorzubringen.
Darüber hinaus ist die Fragmentierung von On-Chain-Daten ein bedeutendes Problem. Die dezentrale und inkonsistente Natur der Daten führt dazu, dass KI-Modelle eher zur Zentralisierung als zur Dezentralisierung neigen. Die Frage, wie man in einer solchen Umgebung wirklich dezentralisierte On-Chain-Agenten aufbaut, bleibt eine zentrale Herausforderung, der sich die Branche stellen muss.
