DeFAI: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?
Tài chính phi tập trung (DeFi) đã trở thành trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử kể từ khi phát triển nhanh chóng vào năm 2020. Mặc dù đã xuất hiện nhiều giao thức đổi mới, nhưng điều này cũng dẫn đến sự gia tăng phức tạp và phân mảnh, khiến ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó khăn trong việc điều hướng giữa nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một câu chuyện nền tảng rộng rãi vào năm 2023 thành một trọng tâm chuyên nghiệp hơn, định hướng đại lý vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã sinh ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, nơi AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, và các đại lý AI phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo các mô hình AI, dựa trên dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp quyền riêng tư và khả năng xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được bảo mật trong khi vẫn duy trì việc thực thi không cần tin cậy. Khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng dựa trên 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 được xây dựng trên thể loại này đóng vai trò như một giao diện thân thiện với người dùng tương tự ChatGPT cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các gợi ý để thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và dApp, đồng thời thực hiện ý định của người dùng, đồng thời loại bỏ các bước thủ công trong giao dịch phức tạp.
Một số chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Giao dịch, chuỗi chéo, vay/rút tiền, 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 dựa trên 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 Solana, đổi SOL, và cung cấp tính 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 được thiết lập, các đại lý giao dịch tự động có thể học hỏi và thích ứng với các điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của họ dựa trên thông tin mới. Những đại lý 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 vào/bán ra tốt hơn
Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp giống 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, farming lợi nhuận, v.v. AI và đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này thông qua các cách sau:
Tối ưu hóa cung cấp thanh khoản bằng cách cân bằng lại vị thế LP để đạt được APY tốt hơn
Quét các token để phát hiện rủi ro bằng cách kiểm tra các rug hoặc bẫy tiềm năng.
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang phải đối mặt với một số thách thức:
Các giao thức này dựa vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện việc thực hiện giao dịch tốt nhất. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả tuyến đường thấp, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động cao. Các 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 mối tương quan của tài sản, sự thay đổi thanh khoản và tâm lý thị trường để nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Các giao thức dựa trên những loại này đã được thị trường ưa chuộng. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và đạt được kết quả tối ưu, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều tập dữ liệu khác nhau với chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Tầng 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 đại lý 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 đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Một tập dữ liệu chất lượng cao cho phép các đại lý dự đoán và phân tích hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp lời khuyên giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về các vị thế mua hoặc bán của một số tài sản.
So sánh các blockchain hàng đầu mà AI đại lý dựa trên
Một số blockchain công khai chắc chắn là chuỗi chính cho hầu hết các khung và token AI được xây dựng và phát hành. Các đại lý AI tận dụng mạng lưới có thông lượng cao và độ trễ thấp cũng như hệ điều hành mã nguồn mở để triển khai token đại lý, trong khi một số nền tảng đóng vai trò là launchpad để triển khai đại lý. Mặc dù chúng đều có hackathon và các ưu đãi tài chính, nhưng về mặt kế hoạch AI của chúng như một chuỗi, chúng vẫn chưa đạt được mức độ mà một số blockchain công khai mới nổi đã đạt được.
Một chuỗi công khai trước đây đã tự định nghĩa mình là chuỗi L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu AI với khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu đô la Mỹ để mở rộng các đại lý hoàn toàn tự chủ và có thể xác minh trên chuỗi của họ.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đều gặp phải những hạn chế đáng kể trong việc đạt được sự tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành hành động, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI代理 có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
dApp được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về tính 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 để phát triển nền tảng hoặc đại lý代理 tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các cá voi lớn, sự thay đổi thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để thực hiện phân tích dự đoán tốt hơn, và kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường chung, bất kể là biến động của các token trong các danh mục cụ thể (như đại lý AI, DeSci, v.v.) hay biến động token trên mạng xã hội.
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 những hệ thống này trưởng thành, chúng ta có thể thấy các nhà giao dịch DeFi trong tương lai dựa vào các đại lý AI tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với ít can thiệp của con người nhất.
Suy nghĩ cuối cùng
Với sự sụt giảm mạnh của các token và khung đại diện AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng nhất thời. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu và tiềm năng của việc các đại diện AI nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất của Tài chính phi tập trung là không thể phủ nhận.
Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI. Ngày càng nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau, các giao thức dữ liệu xây dựng các plugin cho khung, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu đối với quyết định của đại lý.
Hướng tới tương lai, khả năng xác minh và tính riêng tư sẽ trở thành những thách thức chính mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các đại lý AI vẫn hoạt động như một chiếc hộp đen, người dùng phải giao phó tiền của cho nó. Do đó, sự phát triển của các quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình đại lý. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE và thậm chí zk-proofs có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của các đại lý AI, từ đó tạo ra niềm tin vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình quyết định minh bạch, đại lý DeFAI mới có thể được áp dụng rộng rãi.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) 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.
6 thích
Phần thưởng
6
4
Chia sẻ
Bình luận
0/400
BridgeNomad
· 16giờ trước
sau wormhole, tôi rất hoài nghi về bất kỳ ai sử dụng ai chạm vào các khoản đầu tư defi của tôi... an ninh là ưu tiên hàng đầu fam
Xem bản gốcTrả lời0
LiquidatedAgain
· 16giờ trước
AI kiểm soát rủi ro có đáng tin cậy không, vừa bị thanh lý thông minh hỏi một chút
DeFAI: AI dẫn dắt kỷ nguyên mới của Tài chính phi tập trung, dữ liệu và đại lý trở thành chìa khóa
DeFAI: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?
Tài chính phi tập trung (DeFi) đã trở thành trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử kể từ khi phát triển nhanh chóng vào năm 2020. Mặc dù đã xuất hiện nhiều giao thức đổi mới, nhưng điều này cũng dẫn đến sự gia tăng phức tạp và phân mảnh, khiến ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó khăn trong việc điều hướng giữa nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một câu chuyện nền tảng rộng rãi vào năm 2023 thành một trọng tâm chuyên nghiệp hơn, định hướng đại lý vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã sinh ra DeFi AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, nơi AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, và các đại lý AI phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo các mô hình AI, dựa trên dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp quyền riêng tư và khả năng xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được bảo mật trong khi vẫn duy trì việc thực thi không cần tin cậy. Khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng dựa trên 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 được xây dựng trên thể loại này đóng vai trò như một giao diện thân thiện với người dùng tương tự ChatGPT cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các gợi ý để thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và dApp, đồng thời thực hiện ý định của người dùng, đồng thời loại bỏ các bước thủ công trong giao dịch phức tạp.
Một số 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 Solana, đổi SOL, và cung cấp tính 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 được thiết lập, các đại lý giao dịch tự động có thể học hỏi và thích ứng với các điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của họ dựa trên thông tin mới. Những đại lý 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, farming lợi nhuận, v.v. AI và đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này thông qua các cách sau:
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang phải đối mặt với một số thách thức:
Các giao thức này dựa vào dòng dữ liệu thời gian thực để thực hiện việc thực hiện giao dịch tốt nhất. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả tuyến đường thấp, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.
Mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động cao. Các 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 mối tương quan của tài sản, sự thay đổi thanh khoản và tâm lý thị trường để nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Các giao thức dựa trên những loại này đã được thị trường ưa chuộng. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và đạt được kết quả tối ưu, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều tập dữ liệu khác nhau với chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Tầng 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 đại lý 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 đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Một tập dữ liệu chất lượng cao cho phép các đại lý dự đoán và phân tích hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp lời khuyên giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về các vị thế mua hoặc bán của một số tài sản.
So sánh các blockchain hàng đầu mà AI đại lý dựa trên
Một số blockchain công khai chắc chắn là chuỗi chính cho hầu hết các khung và token AI được xây dựng và phát hành. Các đại lý AI tận dụng mạng lưới có thông lượng cao và độ trễ thấp cũng như hệ điều hành mã nguồn mở để triển khai token đại lý, trong khi một số nền tảng đóng vai trò là launchpad để triển khai đại lý. Mặc dù chúng đều có hackathon và các ưu đãi tài chính, nhưng về mặt kế hoạch AI của chúng như một chuỗi, chúng vẫn chưa đạt được mức độ mà một số blockchain công khai mới nổi đã đạt được.
Một chuỗi công khai trước đây đã tự định nghĩa mình là chuỗi L1 tập trung vào AI, với các chức năng bao gồm thị trường nhiệm vụ AI, trung tâm nghiên cứu AI với khung đại lý AI mã nguồn mở và trợ lý AI. Họ gần đây đã công bố quỹ đại lý AI trị giá 20 triệu đô la Mỹ để mở rộng các đại lý hoàn toàn tự chủ và có thể xác minh trên chuỗi của họ.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung đều gặp phải những hạn chế đáng kể trong việc đạt được sự tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành hành động, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI代理 có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
dApp được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc về tính 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 để phát triển nền tảng hoặc đại lý代理 tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các cá voi lớn, sự thay đổi thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để thực hiện phân tích dự đoán tốt hơn, và kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường chung, bất kể là biến động của các token trong các danh mục cụ thể (như đại lý AI, DeSci, v.v.) hay biến động token trên mạng xã hội.
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 những hệ thống này trưởng thành, chúng ta có thể thấy các nhà giao dịch DeFi trong tương lai dựa vào các đại lý AI tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với ít can thiệp của con người nhất.
Suy nghĩ cuối cùng
Với sự sụt giảm mạnh của các token và khung đại diện AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng nhất thời. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu và tiềm năng của việc các đại diện AI nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất của Tài chính phi tập trung là không thể phủ nhận.
Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI. Ngày càng nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau, các giao thức dữ liệu xây dựng các plugin cho khung, điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của dữ liệu đối với quyết định của đại lý.
Hướng tới tương lai, khả năng xác minh và tính riêng tư sẽ trở thành những thách thức chính mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các đại lý AI vẫn hoạt động như một chiếc hộp đen, người dùng phải giao phó tiền của cho nó. Do đó, sự phát triển của các quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình đại lý. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE và thậm chí zk-proofs có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của các đại lý AI, từ đó tạo ra niềm tin vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình quyết định minh bạch, đại lý DeFAI mới có thể được áp dụng rộng rãi.