DeFAI: Как ИИ раскрывает потенциал Децентрализованного финансирования
Децентрализованное финансирование(DeFi) с момента своего быстрого развития в 2020 году остаётся основным столпом криптоэкосистемы. Хотя инновационные протоколы появляются один за другим, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, что затрудняет даже опытным пользователям ориентироваться во множестве цепочек, активов и протоколов.
Тем временем, искусственный интеллект (AI) развился из широких базовых концепций 2023 года в более профессиональную, ориентированную на агентов, концепцию 2024 года. Этот переход породил DeFi AI (DeFAI) - новую область, где ИИ усиливает DeFi за счет автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.
! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8d2047d5e1d3cb0bfeb8958d29d81336.webp)
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с определенной цепочкой, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. Над ним уровень данных и вычислительный уровень предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, основанных на исторических данных о ценах, рыночных настроениях и анализе на цепочке. Уровень конфиденциальности и проверки обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных при сохранении бездоверительной реализации. Наконец, фреймворк агентов позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на базе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.
С расширением экосистемы DeFAI наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:
1. Абстрактный уровень
Протоколы, построенные на этой категории, служат пользовательским интерфейсом, аналогичным ChatGPT, для DeFi, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения на цепи. Они обычно интегрируются с несколькими цепями и децентрализованными приложениями и выполняют намерения пользователей, устраняя ручные шаги в сложных сделках.
Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:
Обмен, кросс-цепочка, заимствование/вывод, выполнение сделок через кросс-цепочку
Кошелек для копирования сделок или профиль в социальных сетях
Автоматическое выполнение тейк-профита/стоп-лосса в зависимости от процента от размера позиции
Например, не нужно вручную извлекать ETH с платформы кредитования, переносить его через цепочку на Solana, обменивать на SOL и предоставлять ликвидность на DEX - протокол абстрактного слоя может выполнить операцию всего за один шаг.
2. Автономный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют установленным правилам, автономные торговые агенты могут обучаться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:
Анализируйте данные для постоянного совершенствования стратегии
Прогнозируйте рыночные тенденции, чтобы принимать более обоснованные решения о длинных/коротких позициях.
Выполнение сложных DeFi стратегий, как базовая торговля
3. AI-управляемые децентрализованные приложения
Децентрализованные приложения DeFi предлагают функции кредитования, обмена, фарминга доходов и т.д. ИИ и агенты ИИ могут улучшить эти услуги следующими способами:
Оптимизация поставки ликвидности через ребалансировку позиций LP для получения лучшего APY
Сканирование токенов для выявления рисков путем обнаружения потенциальных рисков
! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-84359fdd4f09d82ba2482b309782baa0.webp)
Основные вызовы
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с рядом проблем:
Эти протоколы полагаются на поток данных в реальном времени для достижения оптимального выполнения сделок. Плохое качество данных может привести к низкой эффективности маршрутов, неудачам сделок или сделкам без прибыли.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных и качественных наборах данных, чтобы поддерживать свою эффективность.
Необходимо полностью понять корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общее состояние рынка.
Протоколы, основанные на этих категориях, стали популярными на рынке. Однако, чтобы предложить лучшие продукты и оптимальные результаты, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы вывести свои продукты на новый уровень.
Уровень данных - обеспечивает мощность для DeFAI умных контрактов
Качество AI зависит от данных, на которых он основывается. Чтобы AI-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и подлежащие проверке. Например, абстрактный уровень должен получать доступ к данным на блокчейне через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать будущие ценовые движения, предоставляя рекомендации по сделкам в соответствии с их предпочтениями по длинным или коротким позициям в определенных активах.
Наиболее обсуждаемая блокчейн-платформа AI-агентов
Кроме строительства уровня данных для ИИ и агентов, одна блокчейн-платформа также позиционирует себя как полностековая блокчейн для будущего DeFAI. Они недавно развернули терминал, который является сопилотом DeFAI, предназначенным для выполнения ончейн-транзакций по пользовательским подсказкам и будет открыт для держателей токенов.
Кроме того, эта блокчейн-платформа поддерживает множество команд на основе ИИ и агентов. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких протоколов в свою экосистему, и с развитием и выполнением транзакций все большего количества агентов эта цепочка быстро развивается.
Эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, наиболее примечательным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляции и анализ ИИ для проверки сделок перед их выполнением, можно предотвратить и проверить высокорискованные транзакции до обработки, чтобы обеспечить безопасность в сети. В качестве L2 некоторой суперцепи, эта цепь занимает промежуточное положение, соединяя людей и агентных пользователей с лучшей экосистемой DeFi.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство ИИ-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в исполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа-доходность за счет анализа, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые децентрализованные приложения могут обрабатывать хранилища или сделки, но они являются пассивными, а не активными.
Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких on-chain данных о деятельности крупных участников, изменениях ликвидности и т.д., а также генерации полезных синтетических данных для лучшего прогнозирования, в сочетании с анализом настроений с общего рынка, будь то колебания токенов в определенных категориях или колебания токенов в социальных сетях.
Конечной целью является возможность AI-агентов бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. По мере зрелости этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.
Заключение
Учитывая значительное снижение токенов и рамок AI-агентов, некоторые могут считать, что DeFAI — это всего лишь мимолетное явление. Тем не менее, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для улучшения доступности и производительности DeFi неоспорим.
Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении высококачественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок, основанных на ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, а протоколы данных создают плагины для построения фреймворков, что подчеркивает важность данных для агентских решений.
Смотря в будущее, проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми проблемами, которые протоколы должны решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов остаются черным ящиком, и пользователи должны доверять свои средства им. Поэтому развитие проверяемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов на основе TEE, FHE и даже доказательств с нулевым разглашением может повысить проверяемость поведения AI-агентов, что позволит добиться доверия к автономности.
Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит агентам DeFAI получить широкое применение.
 и не должен рассматриваться как поддержка взглядов компании Gate или как финансовый или профессиональный совет. Подробности смотрите в разделе «Отказ от ответственности» .
DeFAI：Как ИИ способствует инновациям и развитию Децентрализованного финансирования
DeFAI: Как ИИ раскрывает потенциал Децентрализованного финансирования
Децентрализованное финансирование(DeFi) с момента своего быстрого развития в 2020 году остаётся основным столпом криптоэкосистемы. Хотя инновационные протоколы появляются один за другим, это также привело к увеличению сложности и фрагментации, что затрудняет даже опытным пользователям ориентироваться во множестве цепочек, активов и протоколов.
Тем временем, искусственный интеллект (AI) развился из широких базовых концепций 2023 года в более профессиональную, ориентированную на агентов, концепцию 2024 года. Этот переход породил DeFi AI (DeFAI) - новую область, где ИИ усиливает DeFi за счет автоматизации, управления рисками и оптимизации капитала.
! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-8d2047d5e1d3cb0bfeb8958d29d81336.webp)
DeFAI охватывает несколько уровней. Блокчейн является базовым уровнем, AI-агенты должны взаимодействовать с определенной цепочкой, чтобы выполнять сделки и смарт-контракты. Над ним уровень данных и вычислительный уровень предоставляют инфраструктуру, необходимую для обучения AI-моделей, основанных на исторических данных о ценах, рыночных настроениях и анализе на цепочке. Уровень конфиденциальности и проверки обеспечивает безопасность чувствительных финансовых данных при сохранении бездоверительной реализации. Наконец, фреймворк агентов позволяет разработчикам создавать специализированные приложения на базе AI, такие как автономные торговые роботы, оценщики кредитных рисков и оптимизаторы управления на цепочке.
С расширением экосистемы DeFAI наиболее выдающиеся проекты можно разделить на три основные категории:
1. Абстрактный уровень
Протоколы, построенные на этой категории, служат пользовательским интерфейсом, аналогичным ChatGPT, для DeFi, позволяя пользователям вводить подсказки для выполнения на цепи. Они обычно интегрируются с несколькими цепями и децентрализованными приложениями и выполняют намерения пользователей, устраняя ручные шаги в сложных сделках.
Некоторые функции, которые могут выполнять эти протоколы, включают:
Например, не нужно вручную извлекать ETH с платформы кредитования, переносить его через цепочку на Solana, обменивать на SOL и предоставлять ликвидность на DEX - протокол абстрактного слоя может выполнить операцию всего за один шаг.
2. Автономный торговый агент
В отличие от традиционных торговых роботов, которые следуют установленным правилам, автономные торговые агенты могут обучаться и адаптироваться к рыночным условиям, а также корректировать свои стратегии на основе новой информации. Эти агенты могут:
3. AI-управляемые децентрализованные приложения
Децентрализованные приложения DeFi предлагают функции кредитования, обмена, фарминга доходов и т.д. ИИ и агенты ИИ могут улучшить эти услуги следующими способами:
! [Объяснение DeFAI: как искусственный интеллект может раскрыть потенциал DeFi?] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-84359fdd4f09d82ba2482b309782baa0.webp)
Основные вызовы
Топовые протоколы, построенные на этих уровнях, сталкиваются с рядом проблем:
Эти протоколы полагаются на поток данных в реальном времени для достижения оптимального выполнения сделок. Плохое качество данных может привести к низкой эффективности маршрутов, неудачам сделок или сделкам без прибыли.
Модели ИИ зависят от исторических данных, но рынок криптовалют очень волатилен. Агентам необходимо проходить обучение на разнообразных и качественных наборах данных, чтобы поддерживать свою эффективность.
Необходимо полностью понять корреляцию активов, изменения ликвидности и рыночные настроения, чтобы понять общее состояние рынка.
Протоколы, основанные на этих категориях, стали популярными на рынке. Однако, чтобы предложить лучшие продукты и оптимальные результаты, им следует рассмотреть возможность интеграции различных наборов данных разного качества, чтобы вывести свои продукты на новый уровень.
Уровень данных - обеспечивает мощность для DeFAI умных контрактов
Качество AI зависит от данных, на которых он основывается. Чтобы AI-агенты эффективно работали в DeFAI, им нужны данные в реальном времени, структурированные и подлежащие проверке. Например, абстрактный уровень должен получать доступ к данным на блокчейне через RPC и API социальных сетей, в то время как агенты по оптимизации сделок и доходов нуждаются в данных для дальнейшего совершенствования своих торговых стратегий и перераспределения ресурсов.
Высококачественные наборы данных позволяют агентам лучше прогнозировать будущие ценовые движения, предоставляя рекомендации по сделкам в соответствии с их предпочтениями по длинным или коротким позициям в определенных активах.
Наиболее обсуждаемая блокчейн-платформа AI-агентов
Кроме строительства уровня данных для ИИ и агентов, одна блокчейн-платформа также позиционирует себя как полностековая блокчейн для будущего DeFAI. Они недавно развернули терминал, который является сопилотом DeFAI, предназначенным для выполнения ончейн-транзакций по пользовательским подсказкам и будет открыт для держателей токенов.
Кроме того, эта блокчейн-платформа поддерживает множество команд на основе ИИ и агентов. Они приложили огромные усилия для интеграции нескольких протоколов в свою экосистему, и с развитием и выполнением транзакций все большего количества агентов эта цепочка быстро развивается.
Эти меры были реализованы одновременно с обновлением их сети с помощью ИИ, наиболее примечательным является оснащение их блокчейна ИИ-сортировщиком. Используя симуляции и анализ ИИ для проверки сделок перед их выполнением, можно предотвратить и проверить высокорискованные транзакции до обработки, чтобы обеспечить безопасность в сети. В качестве L2 некоторой суперцепи, эта цепь занимает промежуточное положение, соединяя людей и агентных пользователей с лучшей экосистемой DeFi.
Следующий шаг DeFAI
В настоящее время большинство ИИ-агентов в DeFi сталкиваются с серьезными ограничениями в достижении полной автономии. Например:
Абстрактный уровень преобразует намерения пользователя в исполнение, но обычно не хватает предсказательной способности.
AI-агенты могут генерировать альфа-доходность за счет анализа, но им не хватает независимого исполнения сделок.
AI-управляемые децентрализованные приложения могут обрабатывать хранилища или сделки, но они являются пассивными, а не активными.
Следующий этап DeFAI может сосредоточиться на интеграции полезного уровня данных для разработки оптимальной платформы или агента. Это потребует глубоких on-chain данных о деятельности крупных участников, изменениях ликвидности и т.д., а также генерации полезных синтетических данных для лучшего прогнозирования, в сочетании с анализом настроений с общего рынка, будь то колебания токенов в определенных категориях или колебания токенов в социальных сетях.
Конечной целью является возможность AI-агентов бесшовно генерировать и выполнять торговые стратегии из единого интерфейса. По мере зрелости этих систем мы можем увидеть, как в будущем трейдеры DeFi будут полагаться на AI-агентов для самостоятельной оценки, прогнозирования и выполнения финансовых стратегий с минимальным человеческим вмешательством.
Заключение
Учитывая значительное снижение токенов и рамок AI-агентов, некоторые могут считать, что DeFAI — это всего лишь мимолетное явление. Тем не менее, DeFAI все еще находится на ранней стадии, и потенциал AI-агентов для улучшения доступности и производительности DeFi неоспорим.
Ключ к раскрытию этого потенциала заключается в получении высококачественных данных в реальном времени, что улучшит прогнозирование и выполнение сделок, основанных на ИИ. Все больше протоколов интегрируют различные уровни данных, а протоколы данных создают плагины для построения фреймворков, что подчеркивает важность данных для агентских решений.
Смотря в будущее, проверяемость и конфиденциальность станут ключевыми проблемами, которые протоколы должны решить. В настоящее время большинство операций AI-агентов остаются черным ящиком, и пользователи должны доверять свои средства им. Поэтому развитие проверяемых AI-решений поможет обеспечить прозрачность и подотчетность процессов агентов. Интеграция протоколов на основе TEE, FHE и даже доказательств с нулевым разглашением может повысить проверяемость поведения AI-агентов, что позволит добиться доверия к автономности.
Только успешное сочетание качественных данных, надежных моделей и прозрачных процессов принятия решений позволит агентам DeFAI получить широкое применение.
![DeFAI полное руководство: как ИИ раскрывает потенциал DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01