DeFAI：人工智能如何释放去中心化金融的潜力?

去中心化金融(DeFi)自2020年迅速发展以来,一直是加密生态系统的核心支柱。虽然已经建立了许多创新协议,但也导致了复杂性和碎片化的增加,即使是经验丰富的用户也难以驾驭众多的区块链、资产和协议。

与此同时,人工智能(AI)已从2023年的广泛基础叙事发展为2024年更专业、以代理为导向的焦点。这种转变催生了DeFi AI (DeFAI) - 一个新兴领域,其中AI通过自动化、风险管理和资本优化来增强DeFi。

DeFAI跨越多个层级。区块链是基础层,因为AI代理必须与特定链交互才能执行交易和智能合约。在此之上,数据层和计算层提供了训练AI模型所需的基础设施,这些模型来自历史价格数据、市场情绪和链上分析。隐私和可验证层确保敏感财务数据在保持无信任执行的同时保持安全。最后,代理框架允许开发人员构建专门的AI驱动应用程序,例如自主交易机器人、信用风险评估器和链上治理优化器。

随着DeFAI生态不断扩大,最突出的项目可以分为三个主要类别:

1. 抽象层

建立在此类别上的协议充当DeFi的类似ChatGPT的用户友好界面,允许用户输入链上执行的提示。它们通常与多个链和dApp集成,并执行用户意图,同时消除复杂交易中的手动步骤。

这些协议可以执行的一些功能包括:

• 交换、跨链、借出/取款、跨链执行交易
• 跟单交易钱包或社交媒体个人资料
• 根据仓位规模百分比自动执行止盈/止损等交易

例如,无需手动从借贷平台提取ETH,将其跨链到Solana,交换SOL/其他代币,并在DEX上提供流动性 - 抽象层协议只需一步即可完成操作。

2. 自主交易代理

与遵循预设规则的传统交易机器人不同,自主交易代理可以学习和适应市场条件,并根据新信息调整其策略。这些代理可以:

• 分析数据以不断完善策略
• 预测市场走势,以便做出更好的多头/空头决策
• 像基础交易那样执行复杂的DeFi策略

3. AI驱动的DApps

DeFi dApp提供借贷、交换、收益farming等功能。AI和AI代理可以通过以下方式增强这些服务:

• 通过重新平衡LP头寸来优化流动性供应,以获得更好的APY
• 通过检测潜在的rug或蜜罐来扫描代币以发现风险

这些层面上的协议面临一些挑战:

1. 它们依赖实时数据流来实现最佳交易执行。数据质量差可能导致路线效率低下、交易失败或交易无利可图

2. AI模型依赖历史数据,但加密货币市场波动性很大。代理必须接受多样化、高质量数据集的训练才能保持有效性

3. 需要全面了解资产相关性、流动性变化和市场情绪,才能了解整体市场状况

为了提供更好的产品和最佳结果,这些协议应该考虑整合各种不同质量的数据集,以将其产品提升到一个新的水平。

数据层 - 为DeFAI智能提供动力

AI的好坏取决于它所依赖的数据。为了让AI代理在DeFAI中有效工作,它们需要实时、结构化和可验证的数据。例如,抽象层需要通过RPC和社交网络API访问链上数据,而交易和收益优化代理则需要数据来进一步完善其交易策略并重新分配资源。

高质量的数据集使代理能够更好地对未来价格行为进行预测分析,为交易提供建议,以适应他们对某些资产的多头或空头头寸的偏好。

DeFAI的主要数据提供商包括:

• Mode Synth:用于财务预测的合成数据
• Chainbase:全链结构化数据集
• sqd.ai:面向AI代理的去中心化数据湖
• Cookie:面向AI代理的社交媒体心智和链上数据层

这些数据提供商为AI代理提供了高质量、结构化的数据,以支持其决策和预测能力。

AI代理区块链

除了为AI和代理构建数据层之外,一些区块链正在定位自己为DeFAI未来的全栈解决方案。例如,Mode网络推出了Mode Terminal,这是DeFAI的co-pilot,用于通过用户提示执行链上交易。Mode还支持许多基于AI和代理的团队,并正在用AI升级其网络,包括为区块链配备AI排序器。

其他区块链如Solana、Base和NEAR也在AI和代理方面有所布局,但在AI计划的全面性方面还没有达到Mode的水平。

DeFAI的未来

目前,DeFi中的大多数AI代理在实现完全自主方面仍面临限制。未来的发展方向可能包括:

1. 集成更全面的数据层,以开发最佳的代理平台或代理
2. 提高AI代理的预测和执行能力
3. 实现从单一界面无缝生成和执行交易策略

关键挑战将包括提高可验证性和隐私性。集成基于TEE、FHE甚至零知识证明的协议可以增强AI代理行为的可验证性,从而实现对自主性的信任。

只有成功结合高质量数据、稳健模型和透明决策流程,DeFAI代理才能获得广泛应用,真正释放去中心化金融的潜力。