DeFAI : Comment l'IA libère le potentiel de la Finance Décentralisée
Finance Décentralisée ( DeFi ) s'est rapidement développée depuis 2020 et est devenue un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que des protocoles innovants apparaissent sans cesse, cela a également entraîné une augmentation de la complexité et de la fragmentation, rendant même difficile pour les utilisateurs expérimentés de naviguer à travers les nombreuses chaînes, actifs et protocoles.
En parallèle, l'intelligence artificielle (AI) a évolué d'un concept de base largement répandu en 2023 à un focus plus professionnel et axé sur l'agent en 2024. Cette transformation a engendré DeFi AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital.
DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est la couche de base, et les agents AI doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus de cela, la couche de données et la couche de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles AI, qui proviennent des données historiques de prix, du sentiment du marché et de l'analyse on-chain. La couche de confidentialité et de vérifiabilité garantit que les données financières sensibles restent sécurisées tout en maintenant une exécution sans confiance. Enfin, le cadre d'agents permet aux développeurs de créer des applications alimentées par AI spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.
Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois catégories principales :
1. Couche d'abstraction
Les protocoles construits sur cette catégorie agissent comme une interface utilisateur conviviale de type ChatGPT pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs de saisir des instructions exécutées sur la chaîne. Ils s'intègrent généralement avec plusieurs chaînes et applications décentralisées, et exécutent les intentions des utilisateurs tout en éliminant les étapes manuelles dans les transactions complexes.
Certaines des fonctionnalités que ces protocoles peuvent exécuter incluent :
Échange, inter-chaînes, emprunt/retrait, exécution de transactions inter-chaînes
Portefeuille de trading de suivi ou profil de médias sociaux
Exécuter automatiquement des ordres de prise de bénéfices/pertes selon le pourcentage de la taille de la position.
Par exemple, il n'est pas nécessaire de retirer manuellement de l'ETH d'une plateforme de prêt, de le transférer sur Solana, d'échanger contre du SOL et de fournir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction permet de réaliser l'opération en une seule étape.
2. Agent de trading autonome
Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents de trading autonomes peuvent apprendre et s'adapter aux conditions du marché, et ajuster leur stratégie en fonction de nouvelles informations. Ces agents peuvent :
Analyser les données pour améliorer continuellement les stratégies
Prédire les tendances du marché pour prendre de meilleures décisions haussières / baissières
Exécuter des stratégies DeFi complexes comme des transactions de base
3. Applications décentralisées alimentées par l'IA
Les applications décentralisées DeFi offrent des fonctionnalités telles que le prêt, l'échange et le yield farming. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :
Optimiser l'offre de liquidité en rééquilibrant les positions LP pour obtenir un meilleur APY
Scanner les jetons pour détecter les risques potentiels
Principaux défis
Les protocoles de premier plan construits sur ces couches font face à certains défis :
Ces protocoles s'appuient sur des flux de données en temps réel pour assurer une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité des routes réduite, des échecs de transaction ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché pour comprendre l'état général du marché.
Les protocoles basés sur ces catégories ont été bien accueillis par le marché. Cependant, pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ils devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de qualité différente pour élever leurs produits à un nouveau niveau.
Couche de données - Alimenter DeFAI intelligemment
La qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents d'IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche d'abstraction doit accéder aux données on-chain via RPC et les API de réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements ont besoin de données pour peaufiner davantage leurs stratégies de trading et redistribuer les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux prédire les comportements futurs des prix et de fournir des recommandations de trading, afin de s'adapter à leurs préférences pour des positions longues ou courtes sur certains actifs.
Les blockchains d'agents IA les plus suivies
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, une certaine blockchain se positionne également comme une blockchain full-stack pour l'avenir du DeFAI. Ils ont récemment déployé un terminal, qui est le co-pilote de DeFAI, permettant d'exécuter des transactions on-chain via des invites utilisateur, et qui sera ouvert aux stakers de tokens.
De plus, cette blockchain prend en charge de nombreuses équipes basées sur l'IA et des agents. Ils ont déployé d'énormes efforts pour intégrer plusieurs protocoles dans leur écosystème, et avec le développement et l'exécution de plus d'agents, cette chaîne se développe rapidement.
Ces mesures ont été mises en œuvre en même temps qu'ils mettent à niveau leur réseau avec l'IA, le plus remarquable étant l'équipement de leur blockchain avec un ordonneur d'IA. En utilisant la simulation et l'analyse IA des transactions avant l'exécution, il est possible de bloquer et d'examiner les transactions à haut risque avant leur traitement, afin d'assurer la sécurité sur la chaîne. En tant que L2 d'une certaine super chaîne, cette chaîne se situe à mi-chemin, connectant les utilisateurs humains et agents aux meilleures écosystèmes de Finance Décentralisée.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance Décentralisée rencontrent des limitations significatives pour atteindre une autonomie complète. Par exemple :
La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais manque souvent de capacité de prévision.
Les agents AI peuvent générer de l'alpha par analyse, mais manquent d'exécution de trading indépendante.
Les applications décentralisées alimentées par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais elles sont passives plutôt qu'actives.
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration d'une couche de données utile, afin de développer la meilleure plateforme ou agent d'agent. Cela nécessitera des données on-chain profondes concernant les activités des grands détenteurs, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prédictives, et en combinant l'analyse des sentiments du marché général, que ce soit pour les fluctuations des jetons d'une catégorie spécifique ou pour les fluctuations des jetons sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir les traders DeFi de demain compter sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Conclusion
Étant donné la forte diminution des jetons et des cadres d'agents AI, certaines personnes pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est encore à un stade précoce, et le potentiel des agents AI pour améliorer l'utilisabilité et les performances de la Finance Décentralisée est indéniable.
La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'obtention de données en temps réel de haute qualité, ce qui améliorera les prévisions et l'exécution des transactions pilotées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, et les protocoles de données construisent des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour les décisions des agents.
En regardant vers l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront relever. Actuellement, la plupart des opérations des agents IA restent une boîte noire, les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ces agents. Par conséquent, le développement de décisions IA vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité des processus des agents. L'intégration de protocoles basés sur TEE, FHE et même des preuves à divulgation nulle de connaissance peut renforcer la vérifiabilité du comportement des agents IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.
Seule une combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra aux agents DeFAI d'obtenir une large adoption.
DeFAI : Comment l'IA stimule l'innovation et le développement de la Finance Décentralisée
DeFAI : Comment l'IA libère le potentiel de la Finance Décentralisée
Finance Décentralisée ( DeFi ) s'est rapidement développée depuis 2020 et est devenue un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que des protocoles innovants apparaissent sans cesse, cela a également entraîné une augmentation de la complexité et de la fragmentation, rendant même difficile pour les utilisateurs expérimentés de naviguer à travers les nombreuses chaînes, actifs et protocoles.
En parallèle, l'intelligence artificielle (AI) a évolué d'un concept de base largement répandu en 2023 à un focus plus professionnel et axé sur l'agent en 2024. Cette transformation a engendré DeFi AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital.
DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est la couche de base, et les agents AI doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus de cela, la couche de données et la couche de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles AI, qui proviennent des données historiques de prix, du sentiment du marché et de l'analyse on-chain. La couche de confidentialité et de vérifiabilité garantit que les données financières sensibles restent sécurisées tout en maintenant une exécution sans confiance. Enfin, le cadre d'agents permet aux développeurs de créer des applications alimentées par AI spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.
Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois catégories principales :
1. Couche d'abstraction
Les protocoles construits sur cette catégorie agissent comme une interface utilisateur conviviale de type ChatGPT pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs de saisir des instructions exécutées sur la chaîne. Ils s'intègrent généralement avec plusieurs chaînes et applications décentralisées, et exécutent les intentions des utilisateurs tout en éliminant les étapes manuelles dans les transactions complexes.
Certaines des fonctionnalités que ces protocoles peuvent exécuter incluent :
Par exemple, il n'est pas nécessaire de retirer manuellement de l'ETH d'une plateforme de prêt, de le transférer sur Solana, d'échanger contre du SOL et de fournir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction permet de réaliser l'opération en une seule étape.
2. Agent de trading autonome
Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents de trading autonomes peuvent apprendre et s'adapter aux conditions du marché, et ajuster leur stratégie en fonction de nouvelles informations. Ces agents peuvent :
3. Applications décentralisées alimentées par l'IA
Les applications décentralisées DeFi offrent des fonctionnalités telles que le prêt, l'échange et le yield farming. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :
Principaux défis
Les protocoles de premier plan construits sur ces couches font face à certains défis :
Ces protocoles s'appuient sur des flux de données en temps réel pour assurer une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité des routes réduite, des échecs de transaction ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché pour comprendre l'état général du marché.
Les protocoles basés sur ces catégories ont été bien accueillis par le marché. Cependant, pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ils devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de qualité différente pour élever leurs produits à un nouveau niveau.
Couche de données - Alimenter DeFAI intelligemment
La qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents d'IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche d'abstraction doit accéder aux données on-chain via RPC et les API de réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements ont besoin de données pour peaufiner davantage leurs stratégies de trading et redistribuer les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux prédire les comportements futurs des prix et de fournir des recommandations de trading, afin de s'adapter à leurs préférences pour des positions longues ou courtes sur certains actifs.
Les blockchains d'agents IA les plus suivies
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, une certaine blockchain se positionne également comme une blockchain full-stack pour l'avenir du DeFAI. Ils ont récemment déployé un terminal, qui est le co-pilote de DeFAI, permettant d'exécuter des transactions on-chain via des invites utilisateur, et qui sera ouvert aux stakers de tokens.
De plus, cette blockchain prend en charge de nombreuses équipes basées sur l'IA et des agents. Ils ont déployé d'énormes efforts pour intégrer plusieurs protocoles dans leur écosystème, et avec le développement et l'exécution de plus d'agents, cette chaîne se développe rapidement.
Ces mesures ont été mises en œuvre en même temps qu'ils mettent à niveau leur réseau avec l'IA, le plus remarquable étant l'équipement de leur blockchain avec un ordonneur d'IA. En utilisant la simulation et l'analyse IA des transactions avant l'exécution, il est possible de bloquer et d'examiner les transactions à haut risque avant leur traitement, afin d'assurer la sécurité sur la chaîne. En tant que L2 d'une certaine super chaîne, cette chaîne se situe à mi-chemin, connectant les utilisateurs humains et agents aux meilleures écosystèmes de Finance Décentralisée.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance Décentralisée rencontrent des limitations significatives pour atteindre une autonomie complète. Par exemple :
La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais manque souvent de capacité de prévision.
Les agents AI peuvent générer de l'alpha par analyse, mais manquent d'exécution de trading indépendante.
Les applications décentralisées alimentées par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais elles sont passives plutôt qu'actives.
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration d'une couche de données utile, afin de développer la meilleure plateforme ou agent d'agent. Cela nécessitera des données on-chain profondes concernant les activités des grands détenteurs, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prédictives, et en combinant l'analyse des sentiments du marché général, que ce soit pour les fluctuations des jetons d'une catégorie spécifique ou pour les fluctuations des jetons sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir les traders DeFi de demain compter sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Conclusion
Étant donné la forte diminution des jetons et des cadres d'agents AI, certaines personnes pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est encore à un stade précoce, et le potentiel des agents AI pour améliorer l'utilisabilité et les performances de la Finance Décentralisée est indéniable.
La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'obtention de données en temps réel de haute qualité, ce qui améliorera les prévisions et l'exécution des transactions pilotées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, et les protocoles de données construisent des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour les décisions des agents.
En regardant vers l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront relever. Actuellement, la plupart des opérations des agents IA restent une boîte noire, les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ces agents. Par conséquent, le développement de décisions IA vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité des processus des agents. L'intégration de protocoles basés sur TEE, FHE et même des preuves à divulgation nulle de connaissance peut renforcer la vérifiabilité du comportement des agents IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.
Seule une combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra aux agents DeFAI d'obtenir une large adoption.
![DeFAI en entier : comment l'IA libère le potentiel de la Finance Décentralisée ?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01