DeFAI：AIはDeFiの潜在能力をどのように解放するか？

分散型金融(DeFi)は2020年の急速な発展以来、暗号エコシステムの核心的な柱となっています。多くの革新的なプロトコルが誕生したにもかかわらず、複雑さや断片化が増加し、経験豊富なユーザーでさえも多数のチェーン、資産、プロトコルを扱うのが難しくなっています。

一方で、人工知能(AI)は、2023年の広範な基盤の物語から2024年のより専門的でエージェント指向の焦点へと発展しました。この変化は、DeFi AI (DeFAI)を生み出し、自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化する新興分野となっています。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

DeFAIは複数のレベルを越えています。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、AIエージェントは特定のチェーンと相互作用して取引やスマートコントラクトを実行する必要があります。データレイヤーと計算レイヤーは、歴史的な価格データ、市場の感情、オンチェーン分析から得られたAIモデルをトレーニングするために必要なインフラストラクチャを提供します。プライバシーと検証可能なレイヤーは、信頼のない実行を保ちながら機密の財務データを安全に保つことを保証します。最後に、エージェントフレームワークは、開発者が自律的な取引ロボット、信用リスク評価ツール、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの専門的なAI駆動アプリケーションを構築できるようにします。

DeFAIエコシステムの拡大に伴い、最も際立ったプロジェクトは3つの主要なカテゴリに分けることができます:

1. 抽象化レイヤー

このようなプロトコルは、分散型金融のChatGPTに似たユーザーフレンドリーなインターフェイスとして機能し、ユーザーがオンチェーンで実行されるプロンプトを入力できるようにします。それらは通常、複数のチェーンやdAppと統合され、ユーザーの意図を実行し、複雑な取引における手動のステップを排除します。

これらのプロトコルが実行できるいくつかの機能には、

• 交換、クロスチェーン、貸出/引き出し、クロスチェーン実行取引
• コピー取引ウォレットまたはソーシャルメディアプロフィール
• ポジション規模のパーセンテージに基づいて自動的に利食い/損切りなどの取引を実行する

例えば、借貸プラットフォームから手動でETHを引き出し、それをSolanaにクロスチェーンし、SOL/他のトークンと交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象レイヤープロトコルは一歩で操作を完了できます。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

2. 自主取引エージェント

従来の規則に従った取引ロボットとは異なり、自律取引エージェントは市場条件を学習し適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整できます。これらのエージェントは:

• データを分析して戦略を継続的に改善する
• マーケットの動向を予測し、より良いロング/ショートの意思決定を行うために
• 基本的な取引のように複雑な分散型金融戦略を実行する

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

3. AI搭載のDApps

分散型金融 dAppは、借貸、交換、收益ファーミングなどの機能を提供します。AIとAIエージェントは、以下の方法でこれらのサービスを強化できます:

• LPポジションのリバランスを通じて流動性供給を最適化し、より良いAPYを得る
• トークンをスキャンしてリスクを発見するために、潜在的なrugまたはハニー・ポットを検出します。

これらの層の上に構築されたトップレベルのプロトコルは、いくつかの課題に直面しています:

1. これらのプロトコルは、最適な取引執行を実現するためにリアルタイムデータストリームに依存しています。データの質が悪いと、ルートの効率が低下したり、取引が失敗したり、取引が利益を生まない可能性があります。

2. AIモデルは歴史データに依存していますが、暗号通貨市場は非常に変動性があります。エージェントは多様で高品質なデータセットのトレーニングを受けなければ、効果を維持できません。

3. 資産の相関性、流動性の変化、市場の感情を総合的に理解する必要があり、全体的な市場状況を把握することができる。

より良い製品と最適な結果を提供するために、これらのプロトコルはさまざまな異なる品質のデータセットを統合することを検討すべきであり、製品を新しいレベルに引き上げるべきです。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

データ層 - DeFAIスマートに力を提供する

AIの良し悪しは、それが依存するデータに依存します。AIエージェントがDeFAIで効果的に機能するためには、リアルタイムで構造化され、検証可能なデータが必要です。例えば、抽象レイヤーはRPCとソーシャルネットワークAPIを通じてオンチェーンデータにアクセスする必要があり、取引と収益最適化エージェントは、取引戦略をさらに洗練し、リソースを再配分するためのデータを必要とします。

高品質なデータセットは、エージェントが将来の価格動向をより良く予測分析し、特定の資産に対するロングまたはショートポジションの好みに応じて取引を提供するための提案を行うことを可能にします。

DeFAIの主要データプロバイダーには次のものが含まれます:

• モードシンセ: 財務予測のための合成データ、完全な価格変動分布をキャッチし、AIモデル予測に使用される
• Chainbase:全チェーン構造化データセット、AI強化データを提供し、取引、予測、アルファの取得に使用されます
• sqd.ai:AIエージェント向けの分散型データレイク、スケーラブルでカスタマイズ可能なマルチチェーンデータアクセス、ゼロ知識証明の安全性を備えています。
• Cookie: AIエージェント向けのソーシャルメディアマインドとオンチェーンデータ層で、18の専用AIエージェントを使用して20以上のチェーン上の7TBを超えるオンチェーンエージェントデータを処理します

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

最も注目されているAIエージェントブロックチェーン

AIとエージェントのためにデータレイヤーを構築するだけでなく、ModeはDeFAIの未来のためにフルスタックのブロックチェーンを構築することを自ら位置付けています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトを介してオンチェーン取引を実行するためのDeFAIのコ-pilotであるMode Terminalを展開しました。

Modeは、AIおよび代理に基づく多くのチームをサポートしており、複数のプロトコルをそのエコシステムに統合しています。より多くの代理の開発と取引の実行とともに、Modeは急速に成長しています。

これらの措置は、彼らがAIでネットワークをアップグレードする際に実現されたもので、最も注目すべきは、彼らのブロックチェーンにAIソーターを装備したことです。実行前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスクの取引を処理前にブロックおよび審査し、チェーン上の安全性を確保できます。OptimismのスーパーチェーンのL2として、Modeは中間地帯に立ち、人間とエージェントユーザーを最高の分散型金融エコシステムに接続します。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

DeFAIの次のステップ

現在、分散型金融におけるほとんどのAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制限に直面しています。例えば:

1. 抽象層はユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力が不足しています。

2. AIエージェントはアルファを生成するために分析を行う可能性がありますが、独立した取引の実行が欠けています。

3. AI駆動のdAppは保険庫や取引を処理できますが、受動的であり能動的ではありません。

DeFAIの次の段階は、有用なデータ層の統合に焦点を当て、最適な代理プラットフォームまたは代理を開発する可能性があります。これには、大口活動、流動性の変化などに関する深いオンチェーンデータが必要であり、同時により良い予測分析のために有用な合成データを生成し、一般市場からの感情分析と組み合わせることが求められます。

最終目標はAIエージェントが単一のインターフェースからシームレスに取引戦略を生成し、実行できることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的にはDeFi取引者がAIエージェントに依存し、最小限の人為的介入で自主的に金融戦略を評価、予測、実行する姿を見ることができるかもしれません。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

まとめ

AI代理トークンとフレームワークが大幅に縮小しているにもかかわらず、DeFAIはまだ初期段階にあり、AI代理が分散型金融の可用性とパフォーマンスを向上させる可能性は否定できません。

この潜在能力を引き出す鍵は、高品質のリアルタイムデータを取得することであり、これによりAI主導の取引予測と実行が改善されます。ますます多くのプロトコルが異なるデータレイヤーを統合しており、データプロトコルはフレームワークにプラグインを構築しており、代理の意思決定に対するデータの重要性が際立っています。

未来を見据えると、検証可能性とプライバシーがプロトコルが解決すべき重要な課題となります。現在、大多数のAIエージェントの操作は依然としてブラックボックスであり、ユーザーは資金をそれに委ねなければなりません。したがって、検証可能なAIの意思決定の発展は、エージェントプロセスの透明性と説明責任を確保するのに役立ちます。TEE、FHE、さらにはゼロ知識証明に基づくプロトコルを統合することで、AIエージェントの行動の検証可能性を高め、自律性への信頼を実現できます。

高品質なデータ、堅実なモデル、透明な意思決定プロセスを成功裏に組み合わせることで、DeFAIエージェントは広く応用されることができる。

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?

! DeFAIの説明:AIはどのようにしてDeFiの可能性を解き放つことができるのか?