DeFAI:AIが分散型金融の可能性を解き放つ方法

分散型金融(DeFi)は2020年に急速に発展して以来、暗号エコシステムの核心的柱となっています。革新的なプロトコルが次々と登場していますが、それに伴い複雑性と断片化が増加し、経験豊富なユーザーでさえ多数のチェーン、資産、プロトコルを把握するのが難しくなっています。

その一方で、人工知能(AI)は、2023年の広範な基礎概念から、2024年にはより専門的で代理指向の焦点へと発展しました。この変化は、AIが自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化する新興分野であるDeFi AI (DeFAI)を生み出しました。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

DeFAIは複数のレイヤーを跨いでいます。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、AIエージェントは特定のチェーンと対話する必要があり、取引やスマートコントラクトを実行します。その上に、データレイヤーと計算レイヤーがAIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供し、これらのモデルは過去の価格データ、市場の感情、オンチェーン分析から得られます。プライバシーと検証レイヤーは、信頼不要な実行を維持しながら、センシティブな財務データの安全性を確保します。最後に、エージェントフレームワークは開発者が自律取引ロボット、信用リスク評価器、オンチェーンガバナンスオプティマイザーなどの専門的なAI駆動アプリケーションを構築できるようにします。

DeFAIエコシステムが拡大するにつれて、最も際立ったプロジェクトは3つの主要なカテゴリに分けることができます：

1. 抽象化レイヤー

このカテゴリに基づいたプロトコルは、DeFiのChatGPTのようなユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、ユーザーがオンチェーンで実行されるプロンプトを入力できるようにします。これらは通常、複数のチェーンや分散型アプリケーションと統合され、ユーザーの意図を実行し、複雑な取引における手動ステップを排除します。

これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能には、

• 交換、クロスチェーン、貸出/引出、クロスチェーン取引の実行
• フォロー取引ウォレットまたはソーシャルメディアのプロフィール
• ポジション規模のパーセンテージに基づいて自動的に利益確定/損切りなどの取引を実行する

例えば、貸出プラットフォームから手動でETHを引き出し、SolanaにクロスチェーンしてSOLと交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象層プロトコルはわずか1ステップで操作を完了します。

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2. 自主取引エージェント

従来のルールに従った取引ロボットとは異なり、自律型取引エージェントは市場条件を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整できます。これらのエージェントは：

• データを分析して戦略を継続的に改善する
• 市場の動向を予測して、より良いロング/ショートの判断を行うために
• 基礎となる取引のような複雑なDeFi戦略を実行する

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3. AI駆動の分散型アプリ

DeFi分散型アプリケーションは、借入、交換、利回りファーミングなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、これらのサービスを以下の方法で強化できます：

• LPポジションの再バランスを通じて流動性供給を最適化し、より良いAPYを得る
• トークンをスキャンしてリスクを特定するために潜在的なリスクを検出する

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主な課題

これらの層の上に構築されたトップレベルのプロトコルは、いくつかの課題に直面しています。

1. これらのプロトコルは、最適な取引執行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存しています。データ品質が悪いと、ルートの効率が低下し、取引が失敗したり、取引が利益を生まなかったりする可能性があります。

2. AIモデルは歴史データに依存していますが、暗号通貨市場は非常に変動性があります。エージェントは多様で高品質なデータセットでトレーニングを受ける必要があります。

3. 資産の関連性、流動性の変化、市場の感情を包括的に理解する必要があり、全体の市場状況を把握することができる。

これらのカテゴリーに基づくプロトコルは市場で人気を得ています。しかし、より良い製品と最良の結果を提供するためには、さまざまな質のデータセットを統合することを検討すべきです。これにより、製品を新しいレベルに引き上げることができます。

データ層 - DeFAIスマートに力を提供する

AIの良し悪しは、それが依存するデータによって決まります。AIエージェントがDeFAIで効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化され、検証可能なデータが必要です。たとえば、抽象層はRPCとソーシャルネットワークAPIを通じてオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引および収益最適化エージェントは、取引戦略をさらに洗練し、リソースを再配分するためのデータが必要です。

高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向をより良く予測分析し、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに適応した取引を提供するのに役立ちます。

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最も注目されているAIエージェントブロックチェーン

AIやエージェントのためのデータレイヤーを構築することに加えて、あるブロックチェーンはDeFAIの未来のためにフルスタックのブロックチェーンを構築することを自ら位置付けています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトを通じてオンチェーン取引を実行するDeFAIのコ・パイロットである端末を展開しました。これはトークンステーキング者に対して開放される予定です。

さらに、このブロックチェーンはAIとエージェントに基づく多くのチームをサポートしています。彼らはそのエコシステムに複数のプロトコルを統合するために大きな努力を払い、より多くのエージェントの開発と取引の実行に伴い、このチェーンは急速に発展しています。

これらの措置は、彼らがAIでネットワークをアップグレードしている間に実施され、その中で最も注目すべきは、彼らのブロックチェーンにAIソーターを装備したことです。取引を実行する前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスク取引を処理前にブロックおよび審査し、オンチェーンの安全を確保できます。あるスーパー・チェーンのL2として、このチェーンは、人間とエージェントユーザーを最高の分散型金融エコシステムに接続する中間地点に立っています。

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DeFAIの次のステップ

現在、DeFiにおけるほとんどのAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制約に直面しています。例えば：

1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、予測能力が通常不足しています。

2. AIエージェントは分析を通じてアルファを生成する可能性がありますが、独立した取引実行が欠けています。

3. AI駆動の分散型アプリケーションは、保険庫や取引を処理できますが、受動的であり、能動的ではありません。

DeFAIの次の段階は、最適な代理プラットフォームやエージェントを開発するために、役立つデータ層の統合に焦点を当てる可能性があります。これには、ホワイトハットの活動や流動性の変化などに関する深いオンチェーンデータが必要であり、同時により良い予測分析のために役立つ合成データを生成し、特定のカテゴリのトークンの変動やソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関する一般市場からの感情分析と組み合わせる必要があります。

最終目標はAIエージェントが単一のインターフェースからシームレスに取引戦略を生成し実行できることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的にはDeFiトレーダーがAIエージェントに依存し、最小限の人為的介入で自律的に金融戦略を評価、予測、実行するのを見るかもしれません。

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まとめ

AIエージェントトークンとフレームワークの大幅な縮小を考慮すると、一部の人々はDeFAIがただの一時的な現象であると考えるかもしれません。しかし、DeFAIは依然として初期段階にあり、AIエージェントがDeFiの利用可能性とパフォーマンスを向上させる可能性は否定できません。

この潜在能力を解放する鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することであり、これによりAI駆動の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータレイヤーを統合しており、データプロトコルはフレームワークにプラグインを構築しており、データがエージェントの意思決定において重要であることを浮き彫りにしています。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

未来を見据えると、検証可能性とプライバシーがプロトコルが解決すべき重要な課題となるでしょう。現在、大多数のAIエージェントの操作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金をそれに預けなければなりません。そのため、検証可能なAI意思決定の発展は、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立ちます。TEE、FHE、さらにはゼロ知識証明に基づくプロトコルを統合することで、AIエージェントの行動の検証可能性を高め、自律性への信頼を実現できます。

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高品質なデータ、堅牢なモデル、透明な意思決定プロセスを成功裏に組み合わせることで、DeFAIエージェントは広く利用されるようになる。

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