DeFAI: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق إمكانيات التمويل اللامركزي ؟

التمويل اللامركزي ( DeFi ) تطور بسرعة منذ عام 2020، ليصبح ركيزة مهمة في النظام البيئي للعملات المشفرة. على الرغم من أن البروتوكولات المبتكرة تتوالى، إلا أنها أدت أيضًا إلى تعقيد النظام وزيادة تفتيته، حتى أن المستخدمين ذوي الخبرة يواجهون صعوبة في التعامل مع العديد من السلاسل والأصول والبروتوكولات.

في الوقت نفسه، تطورت الذكاء الاصطناعي (AI) من السرد الشائع في عام 2023 إلى تركيز أكثر تخصصًا وبتوجيه نحو الوكالة في عام 2024. وقد أدى هذا التحول إلى ظهور مجال ناشئ وهو DeFi AI(DeFAI)، حيث يعزز الذكاء الاصطناعي التمويل اللامركزي من خلال الأتمتة وإدارة المخاطر وتحسين رأس المال.

التمويل اللامركزي يغطي مستويات متعددة. المستوى الأساسي هو blockchain، حيث يحتاج وكيل الذكاء الاصطناعي للتفاعل مع سلسلة معينة لتنفيذ المعاملات والعقود الذكية. فوقها توجد طبقة البيانات وطبقة الحساب، التي توفر البنية التحتية اللازمة لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي، حيث تستخدم هذه النماذج بيانات الأسعار التاريخية، والمشاعر السوقية، والتحليلات على السلسلة. تضمن طبقة الخصوصية والقابلية للتحقق أمان البيانات المالية الحساسة مع الحفاظ على تنفيذ بدون ثقة. في أعلى المستوى يوجد إطار الوكلاء، الذي يسمح للمطورين ببناء تطبيقات مدفوعة بالذكاء الاصطناعي مصممة خصيصًا، مثل روبوتات التداول الذاتية، ومقدرات مخاطر الائتمان، ومحسنات الحوكمة على السلسلة.

! [شرح DeFAI: كيف يمكن ل الذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات DeFi؟] ](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-cb3bdaee47242cf206572b3411f452ce.webp)

مع استمرار توسع نظام DeFAI، يمكن تقسيم المشاريع الأكثر جاذبية إلى ثلاث فئات رئيسية:

1. الطبقة التجريدية

تعمل هذه البروتوكولات كواجهة مستخدم ودية للتمويل اللامركزي، مشابهة لـ ChatGPT، حيث يمكن للمستخدمين تنفيذ العمليات على السلسلة من خلال إدخال الموجهات. وغالبًا ما تدمج عدة سلاسل وdApp، مع تنفيذ نوايا المستخدم بينما تبسط الخطوات اليدوية في المعاملات المعقدة.

تشمل الوظائف القابلة للتنفيذ لهذه البروتوكولات:

• التبادل، عبر السلسلة، الإقراض/السحب، تنفيذ المعاملات عبر السلسلة
• محفظة تداول تتبع أو حساب وسائل التواصل الاجتماعي
• تنفيذ أوامر جني الأرباح / وقف الخسارة تلقائيًا وفقًا لنسبة حجم المركز

على سبيل المثال، لا يحتاج المستخدم إلى سحب ETH يدويًا من منصة الإقراض، ونقله عبر السلاسل إلى شبكات أخرى، وتبادل الرموز، وتوفير السيولة في DEX - بروتوكول طبقة التجريد يمكنه إتمام جميع العمليات بخطوة واحدة فقط.

2. وكيل التداول الذاتي

على عكس روبوتات التداول التقليدية التي تتبع قواعد محددة مسبقًا، يمكن لوكلاء التداول المستقل التعلم والتكيف مع ظروف السوق، وضبط استراتيجياتهم بناءً على المعلومات الجديدة. يمكن لهؤلاء الوكلاء:

• تحليل البيانات لتحسين الاستراتيجيات باستمرار
• توقع اتجاهات السوق واتخاذ قرارات شراء وبيع أكثر حكمة
• تنفيذ استراتيجيات التمويل اللامركزي المعقدة، مثل التداول الأساسي

3. التطبيقات اللامركزية المدفوعة بالذكاء الاصطناعي

التمويل اللامركزي dApp تقدم خدمات الإقراض، التبادل، وزراعة العوائد. يمكن للذكاء الاصطناعي ووكلاء الذكاء الاصطناعي تعزيز هذه الخدمات من خلال الطرق التالية:

• من خلال إعادة توازن مراكز LP لتحسين عرض السيولة، للحصول على APY أعلى
• امسح الرموز لاكتشاف المخاطر المحتملة مثل سحب البساط أو الفخ.

تواجه البروتوكولات الرائدة في هذه الجوانب بعض التحديات:

1. تدفق البيانات في الوقت الحقيقي أمر بالغ الأهمية لتنفيذ التداول الأمثل. قد تؤدي جودة البيانات الضعيفة إلى كفاءة مسار منخفضة، وفشل في التداول، أو عدم تحقيق الأرباح.

2. تعتمد نماذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية، ولكن سوق العملات المشفرة متقلب بشدة. يجب أن تقبل الوكالات تدريب مجموعات بيانات متنوعة وعالية الجودة للحفاظ على فعاليتها.

3. تحتاج إلى فهم شامل لارتباط الأصول وتغيرات السيولة والعواطف السوقية لتتمكن من فهم الحالة العامة للسوق.

لقد تم الاعتراف بالبروتوكولات القائمة على هذه الفئات في السوق. ومع ذلك، من أجل تقديم منتجات ونتائج عالية الجودة، ينبغي عليهم النظر في دمج مجموعات بيانات عالية الجودة متنوعة، لرفع مستوى المنتجات إلى آفاق جديدة.

طبقة البيانات - لتزويد DeFAI الذكاء بالقوة

تعتمد أداء الذكاء الاصطناعي على البيانات التي يعتمد عليها. لجعل وكيل الذكاء الاصطناعي يعمل بفعالية في DeFAI، يحتاجون إلى بيانات في الوقت الفعلي، منظمة وقابلة للتحقق. على سبيل المثال، يجب أن تصل الطبقة التجريدية إلى البيانات على السلسلة من خلال RPC وواجهات برمجة التطبيقات للشبكات الاجتماعية، بينما تحتاج وكلاء تحسين التداول والإيرادات إلى البيانات لتحسين استراتيجيات التداول وإعادة توزيع الموارد.

تساعد مجموعات البيانات عالية الجودة الوكلاء على التنبؤ بدقة أكبر بتحركات الأسعار المستقبلية، وتقديم نصائح للتداول، لتتناسب مع التفضيلات الصعودية والهبوطية للأصول المحددة.

أكثر سلاسل الكتل التي تثير اهتمام الوكلاء الذكيين

بصرف النظر عن بناء طبقة البيانات، قامت إحدى سلاسل الكتل أيضًا بتحديد نفسها كحل شامل لمستقبل التمويل اللامركزي. لقد نشروا مؤخرًا أداة تعاون للتمويل اللامركزي، لتنفيذ المعاملات على السلسلة من خلال تلميحات المستخدم، والتي ستفتح قريبًا لمستثمري الرموز.

بالإضافة إلى ذلك، تدعم سلسلة الكتل هذه العديد من الفرق المعتمدة على الذكاء الاصطناعي والوكيل. مع تطوير وتنفيذ المزيد من الوكلاء للمعاملات، يتطور النظام البيئي بسرعة.

تتم هذه الإجراءات بالتزامن مع ترقيات الشبكة AI، وأبرزها تجهيز blockchain بترتيب AI. من خلال استخدام المحاكاة وتحليل AI للصفقات قبل التنفيذ، يمكن منع الصفقات عالية المخاطر قبل المعالجة، مما يضمن الأمان على السلسلة. كأحد L2 من سلسلة فائقة، يقع هذا blockchain في منطقة وسطى، حيث يربط بين المستخدمين البشر والوكلاء مع نظام DeFi عالي الجودة.

الخطوة التالية في DeFAI

حاليًا، تواجه معظم وكلاء الذكاء الاصطناعي في التمويل اللامركزي قيودًا كبيرة في تحقيق الاستقلالية الكاملة. على سبيل المثال:

1. الطبقة التجريدية تحول نوايا المستخدم إلى تنفيذ، لكنها غالبًا ما تفتقر إلى القدرة على التنبؤ
2. قد يقوم الوكلاء الذكاء الاصطناعي بتحليل البيانات لإنتاج alpha، لكنهم يفتقرون إلى القدرة على تنفيذ الصفقات بشكل مستقل.
3. يمكن لتطبيقات dApp المدفوعة بالذكاء الاصطناعي معالجة الخزائن أو المعاملات، لكنها تنتمي إلى الفئة السلبية وليس النشطة.

قد تركز المرحلة التالية من DeFAI على دمج طبقة بيانات مفيدة، لتطوير أفضل منصة أو وكيل. يتطلب ذلك بيانات عميقة على السلسلة حول نشاط كبار المستثمرين، وتغيرات السيولة، بالإضافة إلى توليد بيانات تركيبية مفيدة لتحليلات التنبؤ الأكثر دقة، ودمج ذلك مع تحليل المشاعر العامة للسوق، سواء كانت تقلبات رموز فئات معينة مثل وكيل الذكاء الاصطناعي، DeSci وغيرها (، أو أداء الرموز في الشبكات الاجتماعية.

الهدف النهائي هو أن يتمكن وكلاء الذكاء الاصطناعي من توليد وتنفيذ استراتيجيات التداول بسلاسة من واجهة واحدة. مع نضوج هذه الأنظمة، قد يعتمد متداولو التمويل اللامركزي في المستقبل على وكلاء الذكاء الاصطناعي لتقييم وتوقع وتنفيذ الاستراتيجيات المالية بشكل مستقل مع الحد الأدنى من التدخل البشري.

![التمويل اللامركزي الكامل: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي تحرير إمكانيات التمويل اللامركزي؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-1df1f707fb29db4dd351d64ceb0fd8b8.webp(

الخاتمة

نظرًا للتراجع الكبير في رموز وإطارات وكلاء الذكاء الاصطناعي، قد يعتقد البعض أن DeFAI مجرد ظاهرة عابرة. ومع ذلك، لا يزال DeFAI في مراحله المبكرة، ولا يمكن تجاهل إمكانيات تحسين وكلاء الذكاء الاصطناعي لمدى توفر وأداء التمويل اللامركزي.

إن مفتاح إطلاق هذه الإمكانيات يكمن في الحصول على بيانات حقيقية عالية الجودة، مما سيحسن توقعات وتنفيذ التداول المدعوم بالذكاء الاصطناعي. تدمج المزيد والمزيد من البروتوكولات طبقات بيانات مختلفة، حيث توفر بروتوكولات البيانات المكونات اللازمة لبناء الإطارات، مما يبرز أهمية البيانات في اتخاذ قرارات الوكلاء.

![التمويل اللامركزي AI全解：AI如何释放التمويل اللامركزي 的潜力？])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-878bec495ad46b22ccff5200424900fe.webp(

مع النظر إلى المستقبل، ستصبح القابلية للتحقق والخصوصية التحديات الرئيسية التي يجب أن تحلها البروتوكولات. في الوقت الحالي، لا تزال معظم عمليات وكلاء الذكاء الاصطناعي عبارة عن صناديق سوداء، ويجب على المستخدمين إيداع الأموال لديهم. لذلك، سيساعد تطوير قرارات الذكاء الاصطناعي القابلة للتحقق في ضمان شفافية وموثوقية العمليات الوكيلة. يمكن أن تعزز البروتوكولات المستندة إلى TEE وFHE وحتى إثباتات المعرفة الصفرية من قابلية التحقق من سلوكيات وكلاء الذكاء الاصطناعي، مما يساعد على بناء الثقة في الاستقلالية.

فقط من خلال الجمع الناجح بين البيانات عالية الجودة والنماذج القوية وعمليات اتخاذ القرار الشفافة، يمكن لوكلاء DeFAI الحصول على تطبيق واسع النطاق.

![التمويل اللامركزي الكامل: كيف يمكن للذكاء الاصطناعي إطلاق العنان لإمكانات التمويل اللامركزي؟])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01