DeFAI : Comment l'IA libère le potentiel de la Finance décentralisée ?
La finance décentralisée (DeFi) est devenue un pilier central de l'écosystème crypto depuis son développement rapide en 2020. Bien que de nombreux protocoles innovants aient émergé, cela a également conduit à une augmentation de la complexité et de la fragmentation, rendant difficile pour même les utilisateurs expérimentés de naviguer à travers les nombreuses chaînes, actifs et protocoles.
En parallèle, l'intelligence artificielle (AI) a évolué d'un large récit de base en 2023 à un focus plus professionnel et orienté vers les agents en 2024. Ce changement a donné naissance à la Finance décentralisée AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA renforce la Finance décentralisée grâce à l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation du capital.
La Finance décentralisée (DeFi) traverse plusieurs niveaux. La blockchain est le niveau fondamental, et les agents d'IA doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Les niveaux de données et de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles d'IA, qui proviennent des données historiques des prix, des sentiments du marché et des analyses on-chain. Les niveaux de confidentialité et de vérifiabilité garantissent que les données financières sensibles restent sécurisées tout en maintenant une exécution sans confiance. Le cadre des agents permet aux développeurs de construire des applications pilotées par l'IA spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimisateurs 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 conviviale similaire à ChatGPT pour la Finance décentralisée, permettant aux utilisateurs d'entrer des invites exécutées sur la chaîne. Ils s'intègrent généralement à plusieurs chaînes et dApps, et exécutent les intentions des utilisateurs tout en éliminant les étapes manuelles dans des transactions complexes.
Certaines des fonctionnalités que ces protocoles peuvent exécuter incluent :
Échange, inter-chaînes, prêt/retrait, exécution de transactions inter-chaînes
Portefeuille de trading de suivi ou profil de médias sociaux
Exécution automatique des ordres de prise de profit/perte en fonction du pourcentage de la taille de la position.
Par exemple, il n'est pas nécessaire de retirer manuellement de l'ETH de la 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 peut accomplir l'opération en une seule étape.
2. Agence 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 des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
Analyser les données pour améliorer continuellement la stratégie
Prédire les tendances du marché afin de prendre de meilleures décisions haussières/baissières
Exécuter des stratégies DeFi complexes comme des transactions de base
3. DApps alimentés par l'IA
Les dApps de Finance décentralisée offrent des fonctionnalités de prêt, d'échange et de farming de rendement. 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 en identifiant les rug ou les honeypots potentiels.
Principaux défis
Les principaux protocoles construits sur ces couches font face à certains défis :
Ces protocoles dépendent des flux de données en temps réel pour réaliser une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité réduite des routes, des échecs de transactions ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatil. 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 global du marché.
Les protocoles basés sur ces catégories ont gagné en popularité sur 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 - Alimente l'intelligence DeFAI
La qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle repose. Pour que les agents 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 gains ont besoin de données pour perfectionner davantage leurs stratégies de trading et redistribuer les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux analyser 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.
Comparaison des meilleures blockchains sur lesquelles se basent les agents AI
Certaines chaînes publiques sont sans aucun doute les principales chaînes pour la construction et la publication de la plupart des frameworks et tokens d'agents AI. Les agents AI tirent parti de réseaux à haute capacité et à faible latence ainsi que de systèmes d'exploitation open source pour déployer des tokens d'agents, tandis que certaines plateformes servent de launchpad pour le déploiement d'agents. Bien qu'elles disposent toutes de hackathons et d'incitations financières, en ce qui concerne leurs programmes AI en tant que chaîne, elles n'ont pas encore atteint le niveau de certaines chaînes publiques émergentes.
Une certaine chaîne publique s'est précédemment définie comme une blockchain L1 centrée sur l'IA, dont les fonctionnalités incluent un marché de tâches IA, un centre de recherche en IA avec un cadre d'agent IA open source et un assistant IA. Ils ont récemment annoncé un fonds d'agents IA de 20 millions de dollars pour étendre des agents entièrement autonomes et vérifiables sur leur chaîne.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance décentralisée font face à des limitations significatives en matière d'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 IA peuvent générer de l'alpha par l'analyse, mais manquent d'exécution indépendante des transactions.
Les dApps alimentés par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais ils sont passifs plutôt qu'actifs.
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration d'une couche de données utile pour développer la meilleure plateforme ou agent d'agent. Cela nécessitera des données en chaîne approfondies concernant les activités des grandes baleines, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prévisionnelles et en combinant des analyses de sentiment provenant du marché général, que ce soit sur la volatilité des tokens de catégories spécifiques (comme les agents AI, DeSci, etc.) ou sur la volatilité des tokens sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading sans couture à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir à l'avenir des traders DeFi s'appuyer sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Dernières réflexions
Étant donné la forte baisse des tokens et des cadres d'agents IA, certaines personnes pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est toujours à un stade précoce, et le potentiel des agents IA pour améliorer l'utilité et les performances de la Finance décentralisée est indéniable.
La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'acquisition 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 la prise de décision 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, et 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 d'agents. L'intégration de protocoles basés sur TEE, FHE et même zk-proofs 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'être largement adoptés.
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BridgeNomad
· Il y a 16h
après le trou de ver, je suis super sceptique quant à tout ce que l'ia pourrait toucher dans mes stacks defi... sécurité d'abord fam
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LiquidatedAgain
· Il y a 17h
L'IA en matière de gestion des risques est-elle fiable ? Je viens juste d'être interrogé par le livre de liquidation intelligente.
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OnchainDetective
· Il y a 17h
J'avais déjà deviné que l'IA allait s'occuper de la Finance décentralisée.
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NFTDreamer
· Il y a 17h
Vraiment, ne joue pas, tu ne feras que te faire piéger de plus en plus.
DeFAI : l'IA mène à une nouvelle ère pour la Finance décentralisée, les données et les agents deviennent essentiels.
DeFAI : Comment l'IA libère le potentiel de la Finance décentralisée ?
La finance décentralisée (DeFi) est devenue un pilier central de l'écosystème crypto depuis son développement rapide en 2020. Bien que de nombreux protocoles innovants aient émergé, cela a également conduit à une augmentation de la complexité et de la fragmentation, rendant difficile pour même les utilisateurs expérimentés de naviguer à travers les nombreuses chaînes, actifs et protocoles.
En parallèle, l'intelligence artificielle (AI) a évolué d'un large récit de base en 2023 à un focus plus professionnel et orienté vers les agents en 2024. Ce changement a donné naissance à la Finance décentralisée AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA renforce la Finance décentralisée grâce à l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation du capital.
La Finance décentralisée (DeFi) traverse plusieurs niveaux. La blockchain est le niveau fondamental, et les agents d'IA doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Les niveaux de données et de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles d'IA, qui proviennent des données historiques des prix, des sentiments du marché et des analyses on-chain. Les niveaux de confidentialité et de vérifiabilité garantissent que les données financières sensibles restent sécurisées tout en maintenant une exécution sans confiance. Le cadre des agents permet aux développeurs de construire des applications pilotées par l'IA spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimisateurs 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 conviviale similaire à ChatGPT pour la Finance décentralisée, permettant aux utilisateurs d'entrer des invites exécutées sur la chaîne. Ils s'intègrent généralement à plusieurs chaînes et dApps, et exécutent les intentions des utilisateurs tout en éliminant les étapes manuelles dans des transactions complexes.
Certaines des fonctionnalités que ces protocoles peuvent exécuter incluent :
Par exemple, il n'est pas nécessaire de retirer manuellement de l'ETH de la 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 peut accomplir l'opération en une seule étape.
2. Agence 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 des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
3. DApps alimentés par l'IA
Les dApps de Finance décentralisée offrent des fonctionnalités de prêt, d'échange et de farming de rendement. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :
Principaux défis
Les principaux protocoles construits sur ces couches font face à certains défis :
Ces protocoles dépendent des flux de données en temps réel pour réaliser une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité réduite des routes, des échecs de transactions ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatil. 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 global du marché.
Les protocoles basés sur ces catégories ont gagné en popularité sur 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 - Alimente l'intelligence DeFAI
La qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle repose. Pour que les agents 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 gains ont besoin de données pour perfectionner davantage leurs stratégies de trading et redistribuer les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux analyser 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.
Comparaison des meilleures blockchains sur lesquelles se basent les agents AI
Certaines chaînes publiques sont sans aucun doute les principales chaînes pour la construction et la publication de la plupart des frameworks et tokens d'agents AI. Les agents AI tirent parti de réseaux à haute capacité et à faible latence ainsi que de systèmes d'exploitation open source pour déployer des tokens d'agents, tandis que certaines plateformes servent de launchpad pour le déploiement d'agents. Bien qu'elles disposent toutes de hackathons et d'incitations financières, en ce qui concerne leurs programmes AI en tant que chaîne, elles n'ont pas encore atteint le niveau de certaines chaînes publiques émergentes.
Une certaine chaîne publique s'est précédemment définie comme une blockchain L1 centrée sur l'IA, dont les fonctionnalités incluent un marché de tâches IA, un centre de recherche en IA avec un cadre d'agent IA open source et un assistant IA. Ils ont récemment annoncé un fonds d'agents IA de 20 millions de dollars pour étendre des agents entièrement autonomes et vérifiables sur leur chaîne.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance décentralisée font face à des limitations significatives en matière d'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 IA peuvent générer de l'alpha par l'analyse, mais manquent d'exécution indépendante des transactions.
Les dApps alimentés par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais ils sont passifs plutôt qu'actifs.
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration d'une couche de données utile pour développer la meilleure plateforme ou agent d'agent. Cela nécessitera des données en chaîne approfondies concernant les activités des grandes baleines, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prévisionnelles et en combinant des analyses de sentiment provenant du marché général, que ce soit sur la volatilité des tokens de catégories spécifiques (comme les agents AI, DeSci, etc.) ou sur la volatilité des tokens sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading sans couture à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir à l'avenir des traders DeFi s'appuyer sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Dernières réflexions
Étant donné la forte baisse des tokens et des cadres d'agents IA, certaines personnes pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est toujours à un stade précoce, et le potentiel des agents IA pour améliorer l'utilité et les performances de la Finance décentralisée est indéniable.
La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'acquisition 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 la prise de décision 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, et 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 d'agents. L'intégration de protocoles basés sur TEE, FHE et même zk-proofs 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'être largement adoptés.