La fusión de la IA y la cadena de bloques: explorando nuevos paradigmas financieros

En un mundo futuro, los agentes inteligentes de IA podrían formar una relación de acompañamiento digital con los humanos. Estos agentes autónomos son capaces de entender las intenciones en las conversaciones según las necesidades del usuario en lenguaje natural, descomponiendo automáticamente las tareas y logrando los resultados esperados.

Un proyecto de cadena de bloques ha establecido una red paralela asíncrona basada en actores, logrando una gran escalabilidad de capacidad de cálculo al alcanzar consenso solo sobre el orden de las transacciones, en lugar de sobre todo el proceso de cálculo del contrato. Este diseño permite soportar cualquier tipo de cálculo, incluyendo la ejecución de modelos de IA.

La unidad de cálculo de este proyecto, tras la reciente actualización de la máquina virtual WASM, puede acceder a 16 GB de memoria, suficiente para ejecutar cálculos de grandes modelos de lenguaje, como la serie Falcon de Llama 3 en su versión no cuantificada, entre otros modelos. Al mismo tiempo, el proyecto utiliza un sistema de almacenamiento especial que permite a los usuarios acceder a los datos dentro de la cadena de bloques como si estuvieran accediendo a un disco duro local, y admite la interacción de diferentes tipos de máquinas virtuales en un entorno compartido, lo que proporciona más fuentes de datos y posibilidades de combinación para el desarrollo de aplicaciones futuras.

El diseño del sistema del proyecto hace posible la implementación de contratos inteligentes que fusionan agentes de IA. A través de la programación en este sistema, podemos crear agentes de IA que tomen decisiones inteligentes en el mercado, los cuales pueden ser adversarios entre sí o representar a humanos contra humanos. Es importante notar que, en el actual sistema financiero global, aproximadamente el 83% de las transacciones en Nasdaq son ejecutadas por robots. En el futuro, el proceso de diseñar y seleccionar modelos de aprendizaje automático y ejecutar transacciones automatizadas podría ser más fácilmente automatizado por la IA.

En los últimos años, el desarrollo de las finanzas descentralizadas (DeFi) ha permitido realizar varias operaciones financieras en la cadena sin confiar en entidades centralizadas. Sin embargo, un mercado vibrante no solo necesita una ejecución de operaciones confiable, sino que también requiere decisiones inteligentes para determinar la compra, venta, préstamo o participación en varios juegos financieros. Con el desarrollo de las aplicaciones del proyecto, es posible que veamos la expansión de la toma de decisiones inteligentes en el mercado, donde agentes de IA filtran información, procesan datos y combinan estrategias en la red, creando un rico sistema financiero de agentes autónomos descentralizados.

Actualmente, algunos proyectos han comenzado a realizar esta visión, como Autonomous Finance (AF), Dexi y Outcome.

Finanzas Autónomas

AF se centra en la investigación y desarrollo de aplicaciones financieras que combinan IA en esta Cadena de bloques, intentando llevar la capa de decisiones inteligentes a la cadena mediante la construcción de modelos de IA y decisiones financieras impulsadas por datos. Sus principales negocios incluyen infraestructura central, finanzas de agentes inteligentes (AgentFi) y finanzas de contenido (ContentFi).

Las instalaciones centrales incluyen protocolos de intercambio descentralizado (DEX), préstamos, derivados y activos sintéticos.

AgentFi ejecuta estrategias de trading principalmente a través de agentes semiautónomos y completamente autónomos que son combinables. Estos agentes utilizan flujos de datos en la cadena para el autoaprendizaje y ejecutan estrategias de inversión en varios fondos de liquidez y en base a fundamentos financieros dentro del ecosistema, sin necesidad de señales fuera de la cadena o intervención humana.

Los agentes autónomos típicos incluyen:

• Método de Promedio de Costo del Dólar (DCA) Agente de Gestión de Activos
• Fondo de índice autónomo de autoequilibrio
• Fondo de cobertura autónomo con estrategias de riesgo personalizadas
• Agente de agregación de ingresos
• Agente de predicción en la cadena
• Agente de comercio de alta frecuencia

El agente DCA, como agente básico, ofrece múltiples parámetros personalizables, como la activación de operaciones dentro de un rango de precios específico, el ajuste de la duración del tiempo de transacción a intervalos fijos y operaciones ponderadas en función del precio del activo.

La financiación de contenidos es un marco que atribuye y monetiza datos almacenados en una red permanente como activos combinables. AF está desarrollando aplicaciones que permiten a los contribuyentes de datos o fondos de contenido contribuir con datos como información de mercado histórica y en tiempo real a la red permanente, y estos contenidos servirán como señales en cadena para agentes autónomos y aprendizaje automático.

AF actualmente ha lanzado dos productos principales: AO Link y Data OS. AO Link es el navegador de mensajes de la red, que ofrece funciones de cálculo de mensajes, visualización gráfica de enlaces de mensajes, flujo de mensajes en tiempo real, entre otras. Data OS es el protocolo ContentFI desarrollado en la red, que utiliza un agente de IA autónomo para obtener contenido y luego generar derivados de contenido.

Dexi

Dexi es la importante interfaz de interacción que utilizan los usuarios en esta Cadena de bloques para participar en Agent Fi a través de agentes. Es una aplicación implementada por agentes que puede identificar, recopilar y resumir de forma autónoma los datos financieros de varios eventos en la red. Estos datos abarcan precios de activos, intercambios de tokens, fluctuaciones de liquidez y características de activos de tokens, entre otros. Dexi sirve principalmente a los usuarios finales que acceden a la plataforma a través de un terminal web y a las aplicaciones que interactúan con Dexi enviando mensajes para aprovechar los datos recopilados.

Resultado

Outcome es una plataforma de mercado de predicciones que ofrece a los usuarios la oportunidad de apostar sobre diversos eventos. Actualmente, los temas de predicción en el mercado abarcan áreas como tecnología, memes, negocios, juegos, DeFi, entre otros. El proyecto planea permitir en el futuro que los usuarios construyan agentes autónomos basados en modelos de lenguaje grandes, utilizando datos del mundo real para realizar apuestas automáticas en el mercado de predicciones.

Estos proyectos nos ofrecen una nueva perspectiva para explorar la posibilidad de desplegar modelos de IA directamente en la Cadena de bloques y utilizar varios agentes de IA para ejecutar transacciones automatizadas. Esperamos ver más casos de aplicación innovadores que combinen agentes de IA para implementar estrategias financieras.