DeFAI: AI như thế nào để củng cố Tài chính phi tập trung?
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) đã phát triển nhanh chóng kể từ năm 2020, trở thành một phần quan trọng của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù có nhiều giao thức đổi mới xuất hiện, nhưng cũng dẫn đến sự phức tạp và phân mảnh ngày càng tăng của hệ thống, ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó có thể xử lý số lượng lớn chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã chuyển từ câu chuyện vĩ mô của năm 2023 sang trọng tâm chuyên nghiệp hơn, hướng đến đại lý trong năm 2024. Sự chuyển mình này đã tạo ra lĩnh vực mới DeFi AI(DeFAI), nơi mà AI nâng cao chức năng của DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI bao gồm nhiều khía cạnh. Tầng dưới cùng là blockchain, AI đại lý phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Trên đó là tầng dữ liệu và tầng tính toán, cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo các mô hình AI, những mô hình này đến từ dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Tầng bảo mật và có thể xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì việc thực hiện không tin cậy. Tầng trên cùng là khung đại lý, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng điều khiển bằng AI chuyên biệt, như robot giao dịch tự động, bộ đánh giá rủi ro tín dụng và bộ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:
1. Lớp trừu tượng
Các giao thức như vậy đóng vai trò là giao diện thân thiện với người dùng giống như ChatGPT của Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các gợi ý được thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và DApp, thực hiện ý định của người dùng, đồng thời đơn giản hóa các bước thủ công trong các giao dịch phức tạp.
Các chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Hoán đổi, chuỗi chéo, cho vay, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
Ví giao dịch theo dõi hoặc hồ sơ cá nhân trên mạng xã hội
Tự động thực hiện chốt lời/cắt lỗ theo tỷ lệ phần trăm quy mô vị thế
Ví dụ, không cần phải rút ETH từ nền tảng cho vay một cách thủ công, chuyển nó qua chuỗi sang mạng khác, hoán đổi token và cung cấp thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã được thiết lập, các tác nhân giao dịch tự động có thể học hỏi và thích nghi với các điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của chúng dựa trên thông tin mới. Những tác nhân này có thể:
Phân tích dữ liệu để liên tục hoàn thiện chiến lược
Dự đoán xu hướng thị trường để đưa ra quyết định mua bán tốt hơn
Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp như giao dịch cơ bản
3. DApps được điều khiển bởi AI
Tài chính phi tập trung DApp cung cấp các chức năng cho vay, trao đổi, nông trại lợi nhuận, v.v. AI và các đại lý AI có thể nâng cao các dịch vụ này bằng cách:
Tối ưu hóa cung cấp thanh khoản bằng cách cân bằng lại vị trí LP để có APY tốt hơn
Quét token thông qua việc phát hiện rủi ro tiềm ẩn
Những giao thức hàng đầu trên các khía cạnh này đang phải đối mặt với một số thách thức:
Dựa vào luồng dữ liệu thời gian thực để thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu suất lộ trình kém, giao dịch thất bại hoặc không có lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có độ biến động rất lớn. Đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì tính hiệu quả.
Cần phải hiểu rõ về mối tương quan tài sản, sự thay đổi tính thanh khoản và tâm lý thị trường để nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Để cung cấp sản phẩm và kết quả tốt hơn, các giao thức này nên xem xét việc tích hợp nhiều tập dữ liệu chất lượng cao khác nhau để nâng cao mức độ sản phẩm.
Lớp dữ liệu——cung cấp sức mạnh cho DeFAI thông minh
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các tác nhân AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các tác nhân tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện chiến lược giao dịch và phân bổ lại nguồn lực.
Tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý dự đoán tốt hơn xu hướng giá trong tương lai, cung cấp đề xuất giao dịch để phù hợp với sở thích vị thế mua bán của một số tài sản.
Các nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI bao gồm:
Mode Synth: Dữ liệu tổng hợp dùng cho dự đoán tài chính, nắm bắt đầy đủ phân phối biến động giá, dùng cho dự đoán mô hình AI.
Chainbase: Tập dữ liệu có cấu trúc toàn chuỗi, cung cấp dữ liệu được tăng cường bởi AI, dùng cho giao dịch, dự đoán và thu thập alpha
sqd.ai: Hồ dữ liệu phi tập trung hướng tới đại lý AI, truy cập dữ liệu đa chuỗi có thể mở rộng, tùy chỉnh, với tính bảo mật bằng chứng không kiến thức.
Cookie: Một lớp dữ liệu xã hội và chuỗi trên dành cho các đại lý AI, sử dụng nhiều đại lý AI chuyên biệt để xử lý dữ liệu đại lý chuỗi trên từ nhiều chuỗi.
Mode Synth là mạng con của Bittensor, tạo ra dữ liệu tổng hợp cho khả năng dự đoán tài chính của các tác nhân. So với các hệ thống dự đoán giá truyền thống, Synth nắm bắt được phân phối đầy đủ của sự biến động giá và xác suất liên quan, xây dựng dữ liệu tổng hợp chính xác, hỗ trợ cho các tác nhân và LLM.
Cung cấp nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao hơn sẽ giúp các đại lý AI đưa ra quyết định định hướng tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán biến động APY trong các điều kiện thị trường khác nhau, để các bể thanh khoản có thể phân bổ lại hoặc rút thanh khoản khi cần thiết.
AI đại lý blockchain
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một số blockchain đang định vị mình như một giải pháp toàn diện cho DeFAI. Ví dụ, Mode đã triển khai DeFAI co-pilot để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các yêu cầu của người dùng. Họ cũng hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý, tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình.
Những biện pháp này được thực hiện đồng thời với việc nâng cấp mạng bằng AI, bao gồm việc trang bị cho blockchain các bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể ngăn chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi.
Các blockchain chính thống khác như Solana và Base cũng là những nền tảng quan trọng cho việc xây dựng khung và token AI. NEAR thì tự định nghĩa mình là một blockchain L1 tập trung vào AI, cung cấp thị trường nhiệm vụ AI, khung đại lý AI mã nguồn mở và nhiều chức năng khác.
Tương lai phát triển của DeFAI
Hiện nay, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung vẫn gặp phải hạn chế trong việc đạt được sự tự chủ hoàn toàn. Ví dụ, lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực hiện, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán; đại lý AI có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập; DApp điều khiển bởi AI có thể xử lý kho lưu trữ hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để phân tích dự đoán tốt hơn, và kết hợp với phân tích cảm xúc thị trường.
Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi hệ thống trưởng thành, các nhà giao dịch DeFi trong tương lai có thể sẽ dựa vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với ít can thiệp của con người.
DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, tiềm năng của AI trong việc nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất của Tài chính phi tập trung không thể bị xem nhẹ. Việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao là chìa khóa để giải phóng tiềm năng này, sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI.
Trong tương lai, tính khả chứng và tính riêng tư sẽ trở thành những thách thức chính mà các giao thức phải giải quyết. Việc tích hợp các công nghệ dựa trên TEE, FHE và thậm chí là bằng chứng không kiến thức có thể nâng cao khả chứng của hành vi của các đại lý AI, từ đó xây dựng niềm tin vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, thì đại lý DeFAI mới có thể được ứng dụng rộng rãi.
 và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
13 thích
Phần thưởng
13
3
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BlockchainRetirementHome
· 15giờ trước
嘿 Tài chính phi tập trung không cuộn thì phải chết
Xem bản gốcTrả lời0
OptionWhisperer
· 15giờ trước
Đợt này, AI can thiệp, ổn định rồi.
Xem bản gốcTrả lời0
ApeEscapeArtist
· 16giờ trước
Có thể nói, cảm giác lại là máy thu hoạch đồ ngốc.
DeFAI: Ba lĩnh vực chính được AI hỗ trợ trong Tài chính phi tập trung và xu hướng phát triển tương lai
DeFAI: AI như thế nào để củng cố Tài chính phi tập trung?
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) đã phát triển nhanh chóng kể từ năm 2020, trở thành một phần quan trọng của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù có nhiều giao thức đổi mới xuất hiện, nhưng cũng dẫn đến sự phức tạp và phân mảnh ngày càng tăng của hệ thống, ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó có thể xử lý số lượng lớn chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã chuyển từ câu chuyện vĩ mô của năm 2023 sang trọng tâm chuyên nghiệp hơn, hướng đến đại lý trong năm 2024. Sự chuyển mình này đã tạo ra lĩnh vực mới DeFi AI(DeFAI), nơi mà AI nâng cao chức năng của DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI bao gồm nhiều khía cạnh. Tầng dưới cùng là blockchain, AI đại lý phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Trên đó là tầng dữ liệu và tầng tính toán, cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo các mô hình AI, những mô hình này đến từ dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Tầng bảo mật và có thể xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì việc thực hiện không tin cậy. Tầng trên cùng là khung đại lý, cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng điều khiển bằng AI chuyên biệt, như robot giao dịch tự động, bộ đánh giá rủi ro tín dụng và bộ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:
1. Lớp trừu tượng
Các giao thức như vậy đóng vai trò là giao diện thân thiện với người dùng giống như ChatGPT của Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các gợi ý được thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và DApp, thực hiện ý định của người dùng, đồng thời đơn giản hóa các bước thủ công trong các giao dịch phức tạp.
Các chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Ví dụ, không cần phải rút ETH từ nền tảng cho vay một cách thủ công, chuyển nó qua chuỗi sang mạng khác, hoán đổi token và cung cấp thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã được thiết lập, các tác nhân giao dịch tự động có thể học hỏi và thích nghi với các điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của chúng dựa trên thông tin mới. Những tác nhân này có thể:
3. DApps được điều khiển bởi AI
Tài chính phi tập trung DApp cung cấp các chức năng cho vay, trao đổi, nông trại lợi nhuận, v.v. AI và các đại lý AI có thể nâng cao các dịch vụ này bằng cách:
Những giao thức hàng đầu trên các khía cạnh này đang phải đối mặt với một số thách thức:
Dựa vào luồng dữ liệu thời gian thực để thực hiện giao dịch tối ưu. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu suất lộ trình kém, giao dịch thất bại hoặc không có lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có độ biến động rất lớn. Đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để duy trì tính hiệu quả.
Cần phải hiểu rõ về mối tương quan tài sản, sự thay đổi tính thanh khoản và tâm lý thị trường để nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Để cung cấp sản phẩm và kết quả tốt hơn, các giao thức này nên xem xét việc tích hợp nhiều tập dữ liệu chất lượng cao khác nhau để nâng cao mức độ sản phẩm.
Lớp dữ liệu——cung cấp sức mạnh cho DeFAI thông minh
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để các tác nhân AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các tác nhân tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện chiến lược giao dịch và phân bổ lại nguồn lực.
Tập dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý dự đoán tốt hơn xu hướng giá trong tương lai, cung cấp đề xuất giao dịch để phù hợp với sở thích vị thế mua bán của một số tài sản.
Các nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI bao gồm:
Mode Synth là mạng con của Bittensor, tạo ra dữ liệu tổng hợp cho khả năng dự đoán tài chính của các tác nhân. So với các hệ thống dự đoán giá truyền thống, Synth nắm bắt được phân phối đầy đủ của sự biến động giá và xác suất liên quan, xây dựng dữ liệu tổng hợp chính xác, hỗ trợ cho các tác nhân và LLM.
Cung cấp nhiều bộ dữ liệu chất lượng cao hơn sẽ giúp các đại lý AI đưa ra quyết định định hướng tốt hơn trong giao dịch, đồng thời dự đoán biến động APY trong các điều kiện thị trường khác nhau, để các bể thanh khoản có thể phân bổ lại hoặc rút thanh khoản khi cần thiết.
AI đại lý blockchain
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một số blockchain đang định vị mình như một giải pháp toàn diện cho DeFAI. Ví dụ, Mode đã triển khai DeFAI co-pilot để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các yêu cầu của người dùng. Họ cũng hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý, tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình.
Những biện pháp này được thực hiện đồng thời với việc nâng cấp mạng bằng AI, bao gồm việc trang bị cho blockchain các bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể ngăn chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi.
Các blockchain chính thống khác như Solana và Base cũng là những nền tảng quan trọng cho việc xây dựng khung và token AI. NEAR thì tự định nghĩa mình là một blockchain L1 tập trung vào AI, cung cấp thị trường nhiệm vụ AI, khung đại lý AI mã nguồn mở và nhiều chức năng khác.
Tương lai phát triển của DeFAI
Hiện nay, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung vẫn gặp phải hạn chế trong việc đạt được sự tự chủ hoàn toàn. Ví dụ, lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực hiện, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán; đại lý AI có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập; DApp điều khiển bởi AI có thể xử lý kho lưu trữ hoặc giao dịch, nhưng thuộc về thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để phân tích dự đoán tốt hơn, và kết hợp với phân tích cảm xúc thị trường.
Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi hệ thống trưởng thành, các nhà giao dịch DeFi trong tương lai có thể sẽ dựa vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với ít can thiệp của con người.
DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, tiềm năng của AI trong việc nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất của Tài chính phi tập trung không thể bị xem nhẹ. Việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao là chìa khóa để giải phóng tiềm năng này, sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI.
Trong tương lai, tính khả chứng và tính riêng tư sẽ trở thành những thách thức chính mà các giao thức phải giải quyết. Việc tích hợp các công nghệ dựa trên TEE, FHE và thậm chí là bằng chứng không kiến thức có thể nâng cao khả chứng của hành vi của các đại lý AI, từ đó xây dựng niềm tin vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, thì đại lý DeFAI mới có thể được ứng dụng rộng rãi.
![DeFAI toàn cảnh: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01