Cuando los usuarios tradicionales de Finanzas descentralizadas necesitan buscar manualmente las tasas de rendimiento óptimas entre docenas de protocolos, un agente de IA podría completar un escaneo completo en la cadena y ejecutar automáticamente la mejor estrategia en cuestión de segundos. Detrás del aumento de la eficiencia, DeFAI (inteligencia artificial financiera descentralizada) está cambiando la forma en que se interactúa con los servicios financieros en la cadena.
Escrito por: Clare Yang
Agente inteligente en DeFi: ¿cuáles son los límites técnicos y la realidad del mercado de DeFAI?
Cuando los usuarios tradicionales de Finanzas descentralizadas necesitan buscar manualmente la mejor tasa de rendimiento entre varios protocolos, los agentes de IA pueden completar un escaneo completo de la cadena y ejecutar automáticamente la mejor estrategia en cuestión de segundos. Detrás del aumento de la eficiencia, DeFAI (inteligencia artificial financiera descentralizada) está cambiando la forma en que interactuamos con los servicios financieros en la cadena.
La ruptura en la arquitectura técnica
El núcleo de DeFAI no es una simple superposición de conceptos de IA + DeFi, sino una "abstracción automatizada" de la toma de decisiones financieras a través de agentes inteligentes. Desde el punto de vista de la implementación técnica, los proyectos principales actuales adoptan una arquitectura de cuatro capas: la capa de recopilación de datos integra los datos de las transacciones en la cadena y las señales del mercado fuera de la cadena; El motor de análisis procesa información multidimensional basada en modelos de aprendizaje automático; El módulo de toma de decisiones formula el plan de ejecución de acuerdo con el apetito de riesgo establecido por el usuario; La billetera de contratos inteligentes completa las operaciones en la cadena y registra los registros de auditoría.
Este diseño de arquitectura tiene como objetivo resolver los puntos críticos del DeFi tradicional: "capacidad de procesamiento de información insuficiente" y "alta complejidad operativa". Tomando la optimización de rendimientos como ejemplo, la supervisión manual necesita rastrear simultáneamente los cambios en las tasas de interés de los protocolos como Aave, Compound y Curve, mientras que un agente de IA puede calcular en tiempo real la ruta óptima para el arbitraje entre protocolos, incluyendo el deslizamiento de transacciones, los costos de Gas y los costos de tiempo.
Vale la pena señalar que la mayoría de los proyectos DeFAI actuales adoptan una arquitectura híbrida de "computación fuera de la cadena y ejecución en la cadena". Los modelos de IA se ejecutan en la nube o en un entorno de ejecución de confianza, ingiriendo datos a través de oráculos y controlando los activos a través de contratos inteligentes. El diseño no solo garantiza la eficiencia computacional, sino que también mantiene los atributos centrales de la descentralización.
Estructura del mercado y flujo de fondos
A mediados de 2025, la capitalización de mercado total del sector DeFAI es de aproximadamente USD 1.22 mil millones, que aún se encuentra en las primeras etapas en comparación con el volumen de USD 150 mil millones de DeFi. Pero la curva de crecimiento es empinada: el valor de mercado de los proyectos relacionados aumentó de 4.800 millones de dólares a 15.500 millones de dólares en el cuarto trimestre de 2024, un aumento trimestral de más del 200%.
La distribución del proyecto presenta un claro "efecto cabeza". Griffain y AIXBT lideran con un valor de mercado de 390 millones de dólares y varios cientos de millones de dólares, respectivamente, mientras que la mayoría de los proyectos tienen un valor de mercado en el rango de decenas de millones de dólares. La diferenciación refleja el reconocimiento del mercado hacia la fortaleza tecnológica y la ventaja de ser pionero, al mismo tiempo que expone las características tempranas de la pista: fase de prueba de concepto, con una base de usuarios limitada.
Desde la fuente de financiamiento, los principales participantes actuales son inversores nativos de criptomonedas y usuarios tempranos. Las instituciones financieras tradicionales aún no han entrado en gran medida, en parte debido a la incertidumbre del marco regulatorio. Sin embargo, algunos indicios muestran que el interés institucional está en aumento, como la exploración de Stripe en herramientas de pago de IA, lo que podría allanar el camino para la adopción institucional de Financias descentralizadas.
Límites y restricciones de los escenarios de aplicación
En la actualidad, las principales aplicaciones de DeFAI se centran en tres direcciones: "trading automatizado", "optimización de ingresos" y "gestión de riesgos". En términos de trading automatizado, los agentes de IA son capaces de ejecutar estrategias basadas en indicadores técnicos y análisis de sentimientos, pero su rendimiento en condiciones extremas de mercado aún no se ha verificado. El campo de la optimización del rendimiento está relativamente maduro y los agentes pueden asignar fondos automáticamente entre protocolos de préstamo para obtener diferenciales de tasas de interés, pero el aumento del rendimiento suele estar en el rango de unos pocos puntos porcentuales por año, lo que no es un cambio cualitativo.
La gestión de riesgos es una dirección importante. La IA sobresale en el reconocimiento de patrones y puede detectar comportamientos anómalos en las transacciones o identificar vulnerabilidades de contratos inteligentes. Por ejemplo, los proxies pueden monitorear los patrones de transacción de las billeteras de los usuarios y proporcionar advertencias oportunas cuando se encuentran operaciones que se desvían significativamente del comportamiento histórico, lo cual es de valor práctico para evitar incidentes de seguridad como la fuga de clave privada.
Sin embargo, las aplicaciones actuales aún presentan limitaciones claras. Los modelos de IA son propensos a "ilusiones", es decir, generan salidas que parecen razonables pero que son incorrectas en realidad, lo que puede llevar a pérdidas significativas en escenarios financieros. Además, la capacidad de IA de la mayoría de los proyectos se centra en el análisis de datos y la ejecución de estrategias, la verdadera toma de decisiones "inteligente" aún depende de reglas preestablecidas, y todavía hay un largo camino para llegar a un agente financiero completamente autónomo.
Desafíos regulatorios y exploración de la conformidad
Los desafíos regulatorios que enfrenta DeFAI son más complejos que los de las Finanzas descentralizadas tradicionales. La cuestión central es la «atribución de responsabilidad»: cuando un agente de IA lleva a cabo transacciones ilegales o dañinas, ¿debería responsabilizarse al desarrollador, al usuario o a la plataforma? Actualmente, no hay regulaciones claras al respecto en las distintas jurisdicciones.
Otro desafío es la identificación de la "manipulación del mercado". Los agentes de IA pueden, sin darse cuenta, adoptar comportamientos similares a ofertas falsas o operaciones de lavado para optimizar la ejecución, pero que en los mercados tradicionales se consideran prácticas ilegales. Cómo garantizar la capacidad de optimización de la IA mientras se evitan infracciones a las regulaciones existentes requiere un diseño técnico refinado y consideraciones legales.
Para hacer frente a los desafíos, los proyectos líderes han comenzado a adoptar medidas proactivas de cumplimiento. Algunas plataformas han introducido un «mecanismo de verificación de múltiples modelos», que requiere que diferentes modelos de IA lleguen a un acuerdo sobre la misma decisión antes de ejecutarla; otros proyectos han establecido sistemas de auditoría detallados que registran las fuentes de datos y el proceso lógico de cada decisión. Además, algunos proyectos colaboran con instituciones financieras tradicionales para ofrecer servicios de IA que cumplan con el marco regulatorio existente a los usuarios institucionales.
Ruta de evolución tecnológica
A corto plazo, el desarrollo de DeFAI se centrará principalmente en dos direcciones: "herramientización" y "especialización". La herramientización se refiere a la integración de capacidades de IA en los protocolos de Finanzas descentralizadas existentes, como una mejora de la interfaz de usuario en lugar de un reemplazo. Por ejemplo, un intercambio descentralizado podría lanzar una función de sugerencias de comercio impulsada por IA, pero la autoridad final de decisión seguirá estando en manos del usuario.
La especialización se refiere al desarrollo de agentes de IA específicos para escenarios particulares. En comparación con los asistentes generales, los agentes que manejan la optimización de préstamos o la gestión de liquidez pueden lograr un valor comercial más rápidamente. La ventaja de la aplicación radica en que la demanda es clara, el riesgo es controlable y es más fácil ganar la confianza del usuario.
A medio y largo plazo, DeFAI podría converger con otras tendencias tecnológicas. La madurez de la infraestructura de stablecoins proporcionará un mejor vehículo de valor para los agentes de IA; el desarrollo de la tecnología de cadena cruzada ampliará el alcance operativo de los agentes; la aplicación de la computación de privacidad resolverá la contradicción entre el intercambio de datos y la protección de la privacidad.
Más importante aún, a medida que las instituciones financieras tradicionales aumentan su aceptación de los activos digitales, DeFAI podría convertirse en un puente que conecta las Finanzas descentralizadas con la economía cripto. Los agentes de IA pueden ayudar a los inversores institucionales a comprender y participar mejor en el mercado DeFi, al mismo tiempo que aportan más liquidez y fondos estables a los protocolos DeFi.
Límites de la creación de valor
La propuesta de valor de DeFAI radica en "reducir la barrera de entrada" y "aumentar la eficiencia operativa", pero la creación de valor tiene sus límites. Para operaciones simples, como el intercambio básico de tokens, el valor añadido de la IA es limitado; para estrategias complejas, como el arbitraje entre múltiples protocolos, la ventaja de la IA es clara, pero puede conllevar un mayor riesgo.
La clave está en encontrar el escenario de aplicación adecuado y el grupo de usuarios. Para los principiantes, los agentes de IA pueden reducir significativamente los costos de aprendizaje; para los traders profesionales, la IA puede desempeñar más el papel de análisis auxiliar; para los inversores institucionales, el valor de la IA radica en la gestión de riesgos y el monitoreo de cumplimiento.
Desde la perspectiva del desarrollo de la industria, DeFAI es más probable que sea una "evolución gradual" en lugar de una innovación disruptiva. No reemplazará completamente la toma de decisiones humanas, sino que proporcionará apoyo automatizado en etapas específicas. La verdadera ruptura podría provenir de integrar capacidades de IA en la infraestructura financiera subyacente, haciendo que la toma de decisiones inteligente sea la opción predeterminada en lugar de una función adicional.
En resumen, DeFAI todavía se encuentra en la fase de prueba de concepto, su desarrollo a largo plazo dependerá de la evolución conjunta de la madurez tecnológica, el entorno regulatorio y la aceptación del mercado.
El contenido es solo de referencia, no una solicitud u oferta. No se proporciona asesoramiento fiscal, legal ni de inversión. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más información sobre los riesgos.
Agentes inteligentes sumar Finanzas descentralizadas: ¿cuáles son los límites técnicos y la realidad del mercado de DeFAI?
Escrito por: Clare Yang
Agente inteligente en DeFi: ¿cuáles son los límites técnicos y la realidad del mercado de DeFAI?
Cuando los usuarios tradicionales de Finanzas descentralizadas necesitan buscar manualmente la mejor tasa de rendimiento entre varios protocolos, los agentes de IA pueden completar un escaneo completo de la cadena y ejecutar automáticamente la mejor estrategia en cuestión de segundos. Detrás del aumento de la eficiencia, DeFAI (inteligencia artificial financiera descentralizada) está cambiando la forma en que interactuamos con los servicios financieros en la cadena.
La ruptura en la arquitectura técnica
El núcleo de DeFAI no es una simple superposición de conceptos de IA + DeFi, sino una "abstracción automatizada" de la toma de decisiones financieras a través de agentes inteligentes. Desde el punto de vista de la implementación técnica, los proyectos principales actuales adoptan una arquitectura de cuatro capas: la capa de recopilación de datos integra los datos de las transacciones en la cadena y las señales del mercado fuera de la cadena; El motor de análisis procesa información multidimensional basada en modelos de aprendizaje automático; El módulo de toma de decisiones formula el plan de ejecución de acuerdo con el apetito de riesgo establecido por el usuario; La billetera de contratos inteligentes completa las operaciones en la cadena y registra los registros de auditoría.
Este diseño de arquitectura tiene como objetivo resolver los puntos críticos del DeFi tradicional: "capacidad de procesamiento de información insuficiente" y "alta complejidad operativa". Tomando la optimización de rendimientos como ejemplo, la supervisión manual necesita rastrear simultáneamente los cambios en las tasas de interés de los protocolos como Aave, Compound y Curve, mientras que un agente de IA puede calcular en tiempo real la ruta óptima para el arbitraje entre protocolos, incluyendo el deslizamiento de transacciones, los costos de Gas y los costos de tiempo.
Vale la pena señalar que la mayoría de los proyectos DeFAI actuales adoptan una arquitectura híbrida de "computación fuera de la cadena y ejecución en la cadena". Los modelos de IA se ejecutan en la nube o en un entorno de ejecución de confianza, ingiriendo datos a través de oráculos y controlando los activos a través de contratos inteligentes. El diseño no solo garantiza la eficiencia computacional, sino que también mantiene los atributos centrales de la descentralización.
Estructura del mercado y flujo de fondos
A mediados de 2025, la capitalización de mercado total del sector DeFAI es de aproximadamente USD 1.22 mil millones, que aún se encuentra en las primeras etapas en comparación con el volumen de USD 150 mil millones de DeFi. Pero la curva de crecimiento es empinada: el valor de mercado de los proyectos relacionados aumentó de 4.800 millones de dólares a 15.500 millones de dólares en el cuarto trimestre de 2024, un aumento trimestral de más del 200%.
La distribución del proyecto presenta un claro "efecto cabeza". Griffain y AIXBT lideran con un valor de mercado de 390 millones de dólares y varios cientos de millones de dólares, respectivamente, mientras que la mayoría de los proyectos tienen un valor de mercado en el rango de decenas de millones de dólares. La diferenciación refleja el reconocimiento del mercado hacia la fortaleza tecnológica y la ventaja de ser pionero, al mismo tiempo que expone las características tempranas de la pista: fase de prueba de concepto, con una base de usuarios limitada.
Desde la fuente de financiamiento, los principales participantes actuales son inversores nativos de criptomonedas y usuarios tempranos. Las instituciones financieras tradicionales aún no han entrado en gran medida, en parte debido a la incertidumbre del marco regulatorio. Sin embargo, algunos indicios muestran que el interés institucional está en aumento, como la exploración de Stripe en herramientas de pago de IA, lo que podría allanar el camino para la adopción institucional de Financias descentralizadas.
Límites y restricciones de los escenarios de aplicación
En la actualidad, las principales aplicaciones de DeFAI se centran en tres direcciones: "trading automatizado", "optimización de ingresos" y "gestión de riesgos". En términos de trading automatizado, los agentes de IA son capaces de ejecutar estrategias basadas en indicadores técnicos y análisis de sentimientos, pero su rendimiento en condiciones extremas de mercado aún no se ha verificado. El campo de la optimización del rendimiento está relativamente maduro y los agentes pueden asignar fondos automáticamente entre protocolos de préstamo para obtener diferenciales de tasas de interés, pero el aumento del rendimiento suele estar en el rango de unos pocos puntos porcentuales por año, lo que no es un cambio cualitativo.
La gestión de riesgos es una dirección importante. La IA sobresale en el reconocimiento de patrones y puede detectar comportamientos anómalos en las transacciones o identificar vulnerabilidades de contratos inteligentes. Por ejemplo, los proxies pueden monitorear los patrones de transacción de las billeteras de los usuarios y proporcionar advertencias oportunas cuando se encuentran operaciones que se desvían significativamente del comportamiento histórico, lo cual es de valor práctico para evitar incidentes de seguridad como la fuga de clave privada.
Sin embargo, las aplicaciones actuales aún presentan limitaciones claras. Los modelos de IA son propensos a "ilusiones", es decir, generan salidas que parecen razonables pero que son incorrectas en realidad, lo que puede llevar a pérdidas significativas en escenarios financieros. Además, la capacidad de IA de la mayoría de los proyectos se centra en el análisis de datos y la ejecución de estrategias, la verdadera toma de decisiones "inteligente" aún depende de reglas preestablecidas, y todavía hay un largo camino para llegar a un agente financiero completamente autónomo.
Desafíos regulatorios y exploración de la conformidad
Los desafíos regulatorios que enfrenta DeFAI son más complejos que los de las Finanzas descentralizadas tradicionales. La cuestión central es la «atribución de responsabilidad»: cuando un agente de IA lleva a cabo transacciones ilegales o dañinas, ¿debería responsabilizarse al desarrollador, al usuario o a la plataforma? Actualmente, no hay regulaciones claras al respecto en las distintas jurisdicciones.
Otro desafío es la identificación de la "manipulación del mercado". Los agentes de IA pueden, sin darse cuenta, adoptar comportamientos similares a ofertas falsas o operaciones de lavado para optimizar la ejecución, pero que en los mercados tradicionales se consideran prácticas ilegales. Cómo garantizar la capacidad de optimización de la IA mientras se evitan infracciones a las regulaciones existentes requiere un diseño técnico refinado y consideraciones legales.
Para hacer frente a los desafíos, los proyectos líderes han comenzado a adoptar medidas proactivas de cumplimiento. Algunas plataformas han introducido un «mecanismo de verificación de múltiples modelos», que requiere que diferentes modelos de IA lleguen a un acuerdo sobre la misma decisión antes de ejecutarla; otros proyectos han establecido sistemas de auditoría detallados que registran las fuentes de datos y el proceso lógico de cada decisión. Además, algunos proyectos colaboran con instituciones financieras tradicionales para ofrecer servicios de IA que cumplan con el marco regulatorio existente a los usuarios institucionales.
Ruta de evolución tecnológica
A corto plazo, el desarrollo de DeFAI se centrará principalmente en dos direcciones: "herramientización" y "especialización". La herramientización se refiere a la integración de capacidades de IA en los protocolos de Finanzas descentralizadas existentes, como una mejora de la interfaz de usuario en lugar de un reemplazo. Por ejemplo, un intercambio descentralizado podría lanzar una función de sugerencias de comercio impulsada por IA, pero la autoridad final de decisión seguirá estando en manos del usuario.
La especialización se refiere al desarrollo de agentes de IA específicos para escenarios particulares. En comparación con los asistentes generales, los agentes que manejan la optimización de préstamos o la gestión de liquidez pueden lograr un valor comercial más rápidamente. La ventaja de la aplicación radica en que la demanda es clara, el riesgo es controlable y es más fácil ganar la confianza del usuario.
A medio y largo plazo, DeFAI podría converger con otras tendencias tecnológicas. La madurez de la infraestructura de stablecoins proporcionará un mejor vehículo de valor para los agentes de IA; el desarrollo de la tecnología de cadena cruzada ampliará el alcance operativo de los agentes; la aplicación de la computación de privacidad resolverá la contradicción entre el intercambio de datos y la protección de la privacidad.
Más importante aún, a medida que las instituciones financieras tradicionales aumentan su aceptación de los activos digitales, DeFAI podría convertirse en un puente que conecta las Finanzas descentralizadas con la economía cripto. Los agentes de IA pueden ayudar a los inversores institucionales a comprender y participar mejor en el mercado DeFi, al mismo tiempo que aportan más liquidez y fondos estables a los protocolos DeFi.
Límites de la creación de valor
La propuesta de valor de DeFAI radica en "reducir la barrera de entrada" y "aumentar la eficiencia operativa", pero la creación de valor tiene sus límites. Para operaciones simples, como el intercambio básico de tokens, el valor añadido de la IA es limitado; para estrategias complejas, como el arbitraje entre múltiples protocolos, la ventaja de la IA es clara, pero puede conllevar un mayor riesgo.
La clave está en encontrar el escenario de aplicación adecuado y el grupo de usuarios. Para los principiantes, los agentes de IA pueden reducir significativamente los costos de aprendizaje; para los traders profesionales, la IA puede desempeñar más el papel de análisis auxiliar; para los inversores institucionales, el valor de la IA radica en la gestión de riesgos y el monitoreo de cumplimiento.
Desde la perspectiva del desarrollo de la industria, DeFAI es más probable que sea una "evolución gradual" en lugar de una innovación disruptiva. No reemplazará completamente la toma de decisiones humanas, sino que proporcionará apoyo automatizado en etapas específicas. La verdadera ruptura podría provenir de integrar capacidades de IA en la infraestructura financiera subyacente, haciendo que la toma de decisiones inteligente sea la opción predeterminada en lugar de una función adicional.
En resumen, DeFAI todavía se encuentra en la fase de prueba de concepto, su desarrollo a largo plazo dependerá de la evolución conjunta de la madurez tecnológica, el entorno regulatorio y la aceptación del mercado.