DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?

Las finanzas descentralizadas ( DeFi ) han crecido rápidamente desde 2020, convirtiéndose en un pilar importante del ecosistema cripto. Aunque surgen continuamente protocolos innovadores, esto también ha llevado a una creciente complejidad y descentralización del sistema, lo que dificulta incluso a los usuarios experimentados lidiar con la multitud de cadenas, activos y protocolos.

Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado de una narrativa de popularización en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a la intermediación en 2024. Esta transformación ha dado lugar al nuevo campo de DeFi AI(DeFAI), donde la IA mejora las Finanzas descentralizadas a través de la automatización, la gestión de riesgos y la optimización de capital.

Las Finanzas descentralizadas (DeFi) abarcan múltiples niveles. En la base se encuentra la blockchain, donde los agentes de IA necesitan interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. Encima de esto están la capa de datos y la capa de computación, que proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, los cuales utilizan datos históricos de precios, emociones del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificación asegura que los datos financieros sensibles estén seguros mientras se mantiene la ejecución sin confianza. En la parte superior se encuentra el marco de agentes, que permite a los desarrolladores construir aplicaciones impulsadas por IA especializadas, como robots de trading autónomos, evaluadores de riesgo crediticio y optimizadores de gobernanza en cadena.

Con la continua expansión del ecosistema DeFAI, los proyectos más destacados se pueden dividir en tres grandes categorías:

1. Capa de abstracción

Este tipo de protocolos actúan como una interfaz amigable para el usuario de Finanzas descentralizadas, similar a ChatGPT, donde los usuarios pueden realizar operaciones en la cadena mediante la entrada de indicaciones. A menudo integran múltiples cadenas y dApps, simplificando los pasos manuales en transacciones complejas mientras ejecutan la intención del usuario.

Estas funciones ejecutables de los protocolos incluyen:

• Intercambio, cadena cruzada, préstamo/retiro, ejecución de transacciones en cadena cruzada
• Cartera de trading de seguimiento o cuenta de redes sociales
• Ejecutar automáticamente las órdenes de toma de ganancias/pérdidas según el porcentaje del tamaño de la posición

Por ejemplo, los usuarios no necesitan extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, transferirlo a otras redes, intercambiar tokens y proporcionar liquidez en un DEX: el protocolo de capa de abstracción puede completar todas las operaciones en un solo paso.

2. Agente de negociación autónomo

A diferencia de los robots de trading tradicionales que siguen reglas preestablecidas, los agentes de trading autónomos pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, ajustando sus estrategias según nueva información. Estos agentes pueden:

• Analizar datos para optimizar continuamente la estrategia
• Predecir la tendencia del mercado y tomar decisiones más inteligentes sobre posiciones largas y cortas
• Ejecutar estrategias complejas de Finanzas descentralizadas, como el trading básico

3. DApps impulsadas por IA

Las dApps de Finanzas descentralizadas ofrecen funciones como préstamos, intercambios y agricultura de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:

• Optimizar la provisión de liquidez mediante el reequilibrio de las posiciones LP para obtener un APY más alto
• Escanea los tokens para descubrir riesgos potenciales, como rug pull o honeypot

Estos protocolos de primer nivel en estos aspectos enfrentan algunos desafíos:

1. El flujo de datos en tiempo real es crucial para la mejor ejecución de operaciones. La mala calidad de los datos puede llevar a una baja eficiencia de la ruta, fallos en las operaciones o a que no sean rentables.

2. Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es altamente volátil. Los agentes deben aceptar un entrenamiento en conjuntos de datos diversos y de alta calidad para mantener su efectividad.

3. Es necesario comprender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para poder vislumbrar el estado general del mercado.

Los protocolos basados en estas categorías han sido reconocidos por el mercado. Sin embargo, para ofrecer productos y resultados de mayor calidad, deben considerar la integración de diversos conjuntos de datos de alta calidad, elevando así los productos a nuevas alturas.

Capa de datos - Proporcionando poder a la inteligencia DeFAI

El rendimiento de la IA depende de los datos de los que se basa. Para que los agentes de IA funcionen de manera efectiva en DeFAI, necesitan datos en tiempo real, estructurados y verificables. Por ejemplo, la capa abstracta debe acceder a los datos en cadena a través de RPC y APIs de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias necesitan datos para optimizar estrategias de transacción y redistribuir recursos.

Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes predecir con mayor precisión las tendencias futuras de precios, proporcionando recomendaciones de trading para adaptarse a las preferencias alcistas o bajistas de activos específicos.

La blockchain de agentes de IA más seguida

Además de construir la capa de datos, cierta blockchain también se posiciona como una solución de pila completa para el futuro de Finanzas descentralizadas (DeFAI). Recientemente, han desplegado una herramienta de colaboración DeFAI para ejecutar transacciones en la cadena a través de indicaciones de los usuarios, que pronto estará abierta a los stakers de tokens.

Además, esta blockchain también admite múltiples equipos basados en IA y agentes. A medida que más agentes desarrollan y ejecutan transacciones, el ecosistema se desarrolla rápidamente.

Estas medidas se llevan a cabo en sincronía con la actualización de la IA de la red, siendo la más destacada la incorporación de un clasificador de IA para la blockchain. Al utilizar simulaciones y análisis de IA para las transacciones antes de su ejecución, se pueden bloquear transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento, asegurando la seguridad en la cadena. Como L2 de una supercadena, esta blockchain se encuentra en un punto intermedio, conectando a usuarios humanos y agentes con un ecosistema de Finanzas descentralizadas de alta calidad.

El siguiente paso de DeFAI

Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en Finanzas descentralizadas enfrentan importantes limitaciones para lograr la autonomía total. Por ejemplo:

1. La capa abstracta convierte la intención del usuario en ejecución, pero normalmente carece de capacidad predictiva.
2. Los agentes de IA pueden generar alpha a través del análisis, pero carecen de capacidad de ejecución de operaciones de forma independiente.
3. Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.

La próxima fase de DeFAI podría centrarse en integrar capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de intermediación. Esto requiere datos en cadena profundos sobre la actividad de los grandes titulares, cambios en la liquidez, etc., al mismo tiempo que genera datos sintéticos útiles para realizar análisis predictivos más precisos, combinando el análisis del sentimiento del mercado en general, ya sea para la volatilidad de los tokens en categorías específicas como los agentes de IA, Finanzas descentralizadas, etc. ( o el rendimiento de los tokens en las redes sociales.

El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, los futuros traders de Finanzas descentralizadas podrían depender de agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con mínima intervención humana.

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Conclusión

Dado el fuerte descenso de los tokens y marcos de agentes de IA, algunos podrían pensar que DeFAI es solo un fenómeno pasajero. Sin embargo, DeFAI todavía se encuentra en una etapa temprana, y el potencial de los agentes de IA para mejorar la usabilidad y el rendimiento de las Finanzas descentralizadas no debe subestimarse.

La clave para liberar este potencial radica en obtener datos en tiempo real de alta calidad, lo que mejorará las predicciones y ejecuciones de trading impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, y los protocolos de datos construyen complementos para el marco, destacando la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.

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

Mirando hacia el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en desafíos clave que los protocolos deberán abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo cajas negras, y los usuarios deben confiar sus fondos a ellos. Por lo tanto, el desarrollo de decisiones de IA verificables ayudará a garantizar la transparencia y la responsabilidad en los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en TEE, FHE e incluso pruebas de conocimiento cero puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, estableciendo así confianza en la autonomía.

Solo combinando datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de decisión transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.

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