DeFAI: Comment l'intelligence artificielle libère le potentiel de la Finance décentralisée?
La Finance décentralisée ( DeFi ) a connu un développement rapide depuis 2020, devenant un pilier important de l'écosystème cryptographique. Bien que des protocoles innovants émergent constamment, cela a également entraîné une complexification et une décentralisation croissantes du système, rendant même difficile la gestion d'un grand nombre de chaînes, d'actifs et de protocoles, même pour les utilisateurs expérimentés.
Dans le même temps, l'intelligence artificielle (AI) est passée d'un récit de vulgarisation en 2023 à un accent plus professionnel et axé sur l'agence en 2024. Ce changement a donné naissance à la Finance décentralisée AI(DeFAI), où l'IA renforce la Finance décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital.
La Finance décentralisée (DeFi) couvre plusieurs niveaux. La couche de base est la blockchain, où les agents d'IA doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus se trouvent la couche de données et la couche de calcul, fournissant l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles d'IA, ces modèles utilisant des données historiques sur les prix, le sentiment du marché et l'analyse on-chain. La couche de confidentialité et de vérification garantit la sécurité des données financières sensibles tout en maintenant une exécution sans confiance. La couche supérieure est le cadre d'agents, permettant aux développeurs de créer des applications alimentées par l'IA spécialisées, comme des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.
Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois grandes catégories :
1. Couche abstraite
Ces protocoles servent d'interface conviviale pour la Finance décentralisée, similaire à ChatGPT, permettant aux utilisateurs d'exécuter des opérations en chaîne en entrant des invites. Ils intègrent généralement plusieurs chaînes et dApps, simplifiant les étapes manuelles dans des transactions complexes tout en exécutant l'intention de l'utilisateur.
Ces fonctionnalités exécutables des protocoles incluent :
Échange, interopérabilité, prêt/retrait, exécution de transactions inter-chaînes
Portefeuille de trading social ou compte de médias sociaux
Exécution automatique des ordres de prise de bénéfices/stop loss en fonction du pourcentage de la taille de la position.
Par exemple, les utilisateurs n'ont pas besoin d'extraire manuellement de l'ETH de la plateforme de prêt, de le transférer sur d'autres réseaux, d'échanger des jetons et d'offrir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction peut effectuer toutes ces opérations 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, ajustant leur stratégie en fonction des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
Analyser les données pour optimiser en continu les stratégies
Prédire les tendances du marché, prendre des décisions d'achat et de vente plus éclairées
Exécuter des stratégies complexes de Finance décentralisée, telles que le trading de base
3. DApps alimentés par l'IA
Les dApps de Finance décentralisée offrent des fonctionnalités de prêt, d'échange, de ferme de rendement, etc. 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 APY plus élevé
Scannez les jetons pour détecter les risques potentiels, tels que le rug pull ou le pot de miel.
Ces protocoles de premier plan dans ces domaines font face à certains défis :
Le flux de données en temps réel est essentiel pour une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une inefficacité des parcours, des échecs de transaction ou un manque de profit.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent accepter un entraînement 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 saisir l'état global du marché.
Les protocoles basés sur ces catégories ont été reconnus par le marché. Cependant, pour offrir des produits et des résultats de meilleure qualité, ils devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de haute qualité pour élever leurs produits à de nouveaux sommets.
Couche de données - Alimenter l'intelligence DeFAI
La performance de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents d'IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche abstraite doit accéder aux données on-chain via RPC et les API de réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements nécessitent des données pour optimiser les stratégies de trading et redistribuer les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de prédire plus précisément les mouvements futurs des prix, fournissant des conseils pour le trading afin de s'adapter aux préférences haussières et baissières pour des actifs spécifiques.
La blockchain des agents AI les plus suivis
En plus de construire une couche de données, une certaine blockchain se positionne également comme une solution full stack pour l'avenir de la Finance décentralisée et de l'IA. Ils ont récemment déployé un outil de collaboration DeFAI, destiné à exécuter des transactions on-chain via des invites utilisateur, qui sera bientôt ouvert aux stakers de tokens.
De plus, cette blockchain prend en charge plusieurs équipes basées sur l'IA et les agents. Avec le développement et l'exécution de transactions par un nombre croissant d'agents, cet écosystème évolue rapidement.
Ces mesures sont mises en œuvre en synchronisation avec la mise à niveau de l'IA réseau, la plus remarquable étant l'équipement de la blockchain avec un classificateur AI. En utilisant la simulation et l'analyse AI des transactions avant leur exécution, il est possible de bloquer les transactions à haut risque avant leur traitement, garantissant ainsi la sécurité sur la chaîne. En tant que L2 d'une certaine super chaîne, cette blockchain se trouve dans une zone intermédiaire, reliant les utilisateurs humains et les utilisateurs agents à un écosystème DeFi de qualité.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance décentralisée font face à des limitations majeures en matière d'autonomie complète. Par exemple :
La couche d'abstraction transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais elle manque souvent de capacité prédictive.
Les agents IA peuvent générer de l'alpha par l'analyse, mais manquent de capacités d'exécution de trading indépendantes.
Les dApps alimentées par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais elles sont passives plutôt qu'actives.
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration de couches de données utiles pour développer la meilleure plateforme ou agent. Cela nécessite des données on-chain approfondies concernant les activités des gros investisseurs, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour des analyses prédictives plus précises, et en combinant l'analyse du sentiment global du marché, que ce soit pour les fluctuations des tokens dans des catégories spécifiques ( comme les agents AI, DeSci, etc. ) ou pour la performance des tokens sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, les traders DeFi de demain pourraient compter sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Conclusion
Étant donné la forte réduction des jetons et des cadres d'agents AI, certains pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est encore à ses débuts, et le potentiel des agents AI pour améliorer l'utilité et les performances de la Finance décentralisée ne doit pas être sous-estimé.
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, les protocoles de données construisent des plugins pour le cadre, mettant en évidence l'importance des données pour les décisions des agents.
Envisageant 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 des boîtes noires, les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ceux-ci. 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 des TEE, des FHE, voire des preuves à connaissance nulle peut renforcer la vérifiabilité des actions des agents IA, établissant ainsi la confiance dans l'autonomie.
Seule la combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra à l'agent DeFAI d'obtenir une large application.
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GateUser-75ee51e7
· 07-17 01:19
Maintenant, ce piège peut-il encore être compris ?
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MetaMaskVictim
· 07-14 23:53
Encore un piège d'IA pour se faire prendre pour des cons
DeFAI : Comment l'IA libère le potentiel de la Finance décentralisée et transforme l'écosystème du chiffrement
DeFAI: Comment l'intelligence artificielle libère le potentiel de la Finance décentralisée?
La Finance décentralisée ( DeFi ) a connu un développement rapide depuis 2020, devenant un pilier important de l'écosystème cryptographique. Bien que des protocoles innovants émergent constamment, cela a également entraîné une complexification et une décentralisation croissantes du système, rendant même difficile la gestion d'un grand nombre de chaînes, d'actifs et de protocoles, même pour les utilisateurs expérimentés.
Dans le même temps, l'intelligence artificielle (AI) est passée d'un récit de vulgarisation en 2023 à un accent plus professionnel et axé sur l'agence en 2024. Ce changement a donné naissance à la Finance décentralisée AI(DeFAI), où l'IA renforce la Finance décentralisée grâce à l'automatisation, à la gestion des risques et à l'optimisation du capital.
La Finance décentralisée (DeFi) couvre plusieurs niveaux. La couche de base est la blockchain, où les agents d'IA doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Au-dessus se trouvent la couche de données et la couche de calcul, fournissant l'infrastructure nécessaire à l'entraînement des modèles d'IA, ces modèles utilisant des données historiques sur les prix, le sentiment du marché et l'analyse on-chain. La couche de confidentialité et de vérification garantit la sécurité des données financières sensibles tout en maintenant une exécution sans confiance. La couche supérieure est le cadre d'agents, permettant aux développeurs de créer des applications alimentées par l'IA spécialisées, comme des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.
Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois grandes catégories :
1. Couche abstraite
Ces protocoles servent d'interface conviviale pour la Finance décentralisée, similaire à ChatGPT, permettant aux utilisateurs d'exécuter des opérations en chaîne en entrant des invites. Ils intègrent généralement plusieurs chaînes et dApps, simplifiant les étapes manuelles dans des transactions complexes tout en exécutant l'intention de l'utilisateur.
Ces fonctionnalités exécutables des protocoles incluent :
Par exemple, les utilisateurs n'ont pas besoin d'extraire manuellement de l'ETH de la plateforme de prêt, de le transférer sur d'autres réseaux, d'échanger des jetons et d'offrir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction peut effectuer toutes ces opérations 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, ajustant 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, de ferme de rendement, etc. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :
Ces protocoles de premier plan dans ces domaines font face à certains défis :
Le flux de données en temps réel est essentiel pour une exécution optimale des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une inefficacité des parcours, des échecs de transaction ou un manque de profit.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent accepter un entraînement 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 saisir l'état global du marché.
Les protocoles basés sur ces catégories ont été reconnus par le marché. Cependant, pour offrir des produits et des résultats de meilleure qualité, ils devraient envisager d'intégrer divers ensembles de données de haute qualité pour élever leurs produits à de nouveaux sommets.
Couche de données - Alimenter l'intelligence DeFAI
La performance de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents d'IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche abstraite doit accéder aux données on-chain via RPC et les API de réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements nécessitent des données pour optimiser les stratégies de trading et redistribuer les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de prédire plus précisément les mouvements futurs des prix, fournissant des conseils pour le trading afin de s'adapter aux préférences haussières et baissières pour des actifs spécifiques.
La blockchain des agents AI les plus suivis
En plus de construire une couche de données, une certaine blockchain se positionne également comme une solution full stack pour l'avenir de la Finance décentralisée et de l'IA. Ils ont récemment déployé un outil de collaboration DeFAI, destiné à exécuter des transactions on-chain via des invites utilisateur, qui sera bientôt ouvert aux stakers de tokens.
De plus, cette blockchain prend en charge plusieurs équipes basées sur l'IA et les agents. Avec le développement et l'exécution de transactions par un nombre croissant d'agents, cet écosystème évolue rapidement.
Ces mesures sont mises en œuvre en synchronisation avec la mise à niveau de l'IA réseau, la plus remarquable étant l'équipement de la blockchain avec un classificateur AI. En utilisant la simulation et l'analyse AI des transactions avant leur exécution, il est possible de bloquer les transactions à haut risque avant leur traitement, garantissant ainsi la sécurité sur la chaîne. En tant que L2 d'une certaine super chaîne, cette blockchain se trouve dans une zone intermédiaire, reliant les utilisateurs humains et les utilisateurs agents à un écosystème DeFi de qualité.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance décentralisée font face à des limitations majeures en matière d'autonomie complète. Par exemple :
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration de couches de données utiles pour développer la meilleure plateforme ou agent. Cela nécessite des données on-chain approfondies concernant les activités des gros investisseurs, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour des analyses prédictives plus précises, et en combinant l'analyse du sentiment global du marché, que ce soit pour les fluctuations des tokens dans des catégories spécifiques ( comme les agents AI, DeSci, etc. ) ou pour la performance des tokens sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, les traders DeFi de demain pourraient compter sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Conclusion
Étant donné la forte réduction des jetons et des cadres d'agents AI, certains pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est encore à ses débuts, et le potentiel des agents AI pour améliorer l'utilité et les performances de la Finance décentralisée ne doit pas être sous-estimé.
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, les protocoles de données construisent des plugins pour le cadre, mettant en évidence l'importance des données pour les décisions des agents.
Envisageant 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 des boîtes noires, les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ceux-ci. 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 des TEE, des FHE, voire des preuves à connaissance nulle peut renforcer la vérifiabilité des actions des agents IA, établissant ainsi la confiance dans l'autonomie.
Seule la combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra à l'agent DeFAI d'obtenir une large application.