DeFAI: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) đã nhanh chóng phát triển kể từ năm 2020, luôn là trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù đã xuất hiện nhiều giao thức đổi mới, nhưng cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó khăn để điều hướng giữa nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ câu chuyện nền tảng rộng rãi của năm 2023 thành một trọng tâm chuyên nghiệp hơn, hướng đến đại lý trong năm 2024. Sự chuyển mình này đã tạo ra Tài chính phi tập trung AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, AI đại lý phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo mô hình AI, những mô hình này đến từ dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp quyền riêng tư và có thể xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì thực thi không tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng chạy bằng AI chuyên dụng, chẳng hạn như robot giao dịch tự động, bộ đánh giá rủi ro tín dụng và bộ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:
1. Lớp trừu tượng
Các giao thức như vậy đóng vai trò như một giao diện thân thiện với người dùng tương tự như ChatGPT cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các gợi ý thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và dApp, và thực hiện ý định của người dùng, đồng thời loại bỏ các bước thủ công trong giao dịch phức tạp.
Một số chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Hoán đổi, chuỗi chéo, cho vay/rút tiền, thực hiện giao dịch chuỗi chéo
Ví giao dịch theo dõi hoặc hồ sơ cá nhân trên mạng xã hội
Tự động thực hiện chốt lời/ cắt lỗ dựa trên tỷ lệ phần trăm quy mô vị thế
Ví dụ, không cần phải rút ETH từ nền tảng cho vay một cách thủ công, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, đổi SOL/các mã thông báo khác, và cung cấp tính thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch độc lập
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã định, các đại lý giao dịch tự động có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới. Những đại lý này có thể:
Phân tích dữ liệu để liên tục hoàn thiện chiến lược
Dự đoán xu hướng thị trường để đưa ra quyết định mua/bán tốt hơn
Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp như giao dịch cơ bản
3. DApps dựa trên AI
Tài chính phi tập trung dApp cung cấp các chức năng cho vay, trao đổi, farming lợi nhuận và nhiều hơn nữa. AI và đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này theo các cách sau:
Tối ưu hóa cung cấp thanh khoản bằng cách cân bằng lại vị thế LP để có APY tốt hơn
Quét token để phát hiện rủi ro bằng cách phát hiện các rug hoặc bẫy tiềm ẩn
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang đối mặt với một số thách thức:
Các giao thức này phụ thuộc vào luồng dữ liệu thời gian thực để thực hiện việc thực hiện giao dịch tốt nhất. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả lộ trình thấp, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.
Mô hình AI dựa vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động rất lớn. Các đại lý phải chấp nhận đào tạo trên tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để giữ được hiệu quả.
Cần phải hiểu biết toàn diện về mối tương quan tài sản, thay đổi thanh khoản và tâm lý thị trường, để hiểu được tình trạng thị trường tổng thể.
Để cung cấp sản phẩm tốt hơn và kết quả tốt nhất, các giao thức này nên xem xét việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của họ lên một tầm cao mới.
Dữ liệu - Cung cấp sức mạnh cho trí tuệ DeFAI
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để cho các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện hơn nữa chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Các bộ dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể phân tích dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp các khuyến nghị giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán của một số tài sản.
Các nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI bao gồm:
Mode Synth: Dữ liệu tổng hợp cho dự đoán tài chính, nắm bắt toàn bộ phân phối biến động giá, phục vụ cho dự đoán của mô hình AI
Chainbase: Tập dữ liệu cấu trúc toàn chuỗi, cung cấp dữ liệu tăng cường AI, dùng cho giao dịch, dự đoán và thu được alpha
sqd.ai: Hồ dữ liệu phi tập trung hướng tới các tác nhân AI, truy cập dữ liệu đa chuỗi có thể mở rộng và tùy chỉnh, với tính bảo mật chứng minh không kiến thức.
Cookie: Hệ tư tưởng truyền thông xã hội hướng tới đại lý AI và lớp dữ liệu trên chuỗi, sử dụng 18 đại lý AI chuyên dụng để xử lý hơn 20 chuỗi dữ liệu đại lý trên chuỗi với hơn 7TB.
Blockchain đại diện AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, Mode còn tự định vị mình là một blockchain toàn diện cho tương lai DeFAI. Gần đây họ đã triển khai Mode Terminal, là co-pilot của DeFAI, để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các lời nhắc của người dùng.
Mode còn hỗ trợ nhiều đội nhóm dựa trên AI và đại lý, tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình. Khi nhiều đại lý được phát triển và thực hiện giao dịch, Mode phát triển nhanh chóng.
Những biện pháp này đều được thực hiện trong khi họ nâng cấp mạng bằng AI, điều đáng chú ý nhất là việc trang bị cho blockchain của họ một bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là L2 của chuỗi siêu Optimism, Mode đứng ở giữa, kết nối người dùng và người đại diện với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung (DeFi) đang phải đối mặt với những hạn chế lớn trong việc đạt được tính tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành hành động, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu sự thực hiện giao dịch độc lập.
dApp được thúc đẩy bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc dạng thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần đến dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các nhà đầu tư lớn, sự thay đổi thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để phân tích dự đoán tốt hơn và kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường chung.
Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi các hệ thống này trưởng thành, chúng ta có thể thấy trong tương lai các nhà giao dịch Tài chính phi tập trung dựa vào các đại lý AI tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với ít sự can thiệp của con người.
Kết luận
Mặc dù các token và khung AI đại lý đã giảm mạnh, nhưng DeFAI vẫn ở giai đoạn đầu, tiềm năng của AI đại lý trong việc nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất của Tài chính phi tập trung là không thể phủ nhận.
Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI. Ngày càng nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau, các giao thức dữ liệu đã xây dựng các plugin cho khung, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu trong việc ra quyết định của đại lý.
Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và tính bảo mật sẽ trở thành những thách thức then chốt mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác vụ của AI vẫn là một hộp đen, người dùng phải giao tiền cho nó. Do đó, sự phát triển của quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình của các tác nhân. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE thậm chí là bằng chứng không biết sẽ có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của các tác nhân AI, từ đó xây dựng lòng tin vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, đại lý DeFAI mới có thể được ứng dụng rộng rãi.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
DeFAI: AI hỗ trợ Tài chính phi tập trung phát huy tiềm năng Dữ liệu on-chain trở thành chìa khóa
DeFAI: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) đã nhanh chóng phát triển kể từ năm 2020, luôn là trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù đã xuất hiện nhiều giao thức đổi mới, nhưng cũng dẫn đến sự gia tăng độ phức tạp và phân mảnh, ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó khăn để điều hướng giữa nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ câu chuyện nền tảng rộng rãi của năm 2023 thành một trọng tâm chuyên nghiệp hơn, hướng đến đại lý trong năm 2024. Sự chuyển mình này đã tạo ra Tài chính phi tập trung AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
DeFAI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, AI đại lý phải tương tác với chuỗi cụ thể để thực hiện giao dịch và hợp đồng thông minh. Lớp dữ liệu và lớp tính toán cung cấp cơ sở hạ tầng cần thiết để đào tạo mô hình AI, những mô hình này đến từ dữ liệu giá lịch sử, tâm lý thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp quyền riêng tư và có thể xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì thực thi không tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng chạy bằng AI chuyên dụng, chẳng hạn như robot giao dịch tự động, bộ đánh giá rủi ro tín dụng và bộ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Với sự mở rộng không ngừng của hệ sinh thái DeFAI, các dự án nổi bật nhất có thể được chia thành ba loại chính:
1. Lớp trừu tượng
Các giao thức như vậy đóng vai trò như một giao diện thân thiện với người dùng tương tự như ChatGPT cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các gợi ý thực hiện trên chuỗi. Chúng thường tích hợp với nhiều chuỗi và dApp, và thực hiện ý định của người dùng, đồng thời loại bỏ các bước thủ công trong giao dịch phức tạp.
Một số chức năng mà các giao thức này có thể thực hiện bao gồm:
Ví dụ, không cần phải rút ETH từ nền tảng cho vay một cách thủ công, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, đổi SOL/các mã thông báo khác, và cung cấp tính thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch độc lập
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã định, các đại lý giao dịch tự động có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới. Những đại lý này có thể:
3. DApps dựa trên AI
Tài chính phi tập trung dApp cung cấp các chức năng cho vay, trao đổi, farming lợi nhuận và nhiều hơn nữa. AI và đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này theo các cách sau:
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên những lớp này đang đối mặt với một số thách thức:
Các giao thức này phụ thuộc vào luồng dữ liệu thời gian thực để thực hiện việc thực hiện giao dịch tốt nhất. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu quả lộ trình thấp, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.
Mô hình AI dựa vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động rất lớn. Các đại lý phải chấp nhận đào tạo trên tập dữ liệu đa dạng và chất lượng cao để giữ được hiệu quả.
Cần phải hiểu biết toàn diện về mối tương quan tài sản, thay đổi thanh khoản và tâm lý thị trường, để hiểu được tình trạng thị trường tổng thể.
Để cung cấp sản phẩm tốt hơn và kết quả tốt nhất, các giao thức này nên xem xét việc tích hợp nhiều bộ dữ liệu chất lượng khác nhau để nâng cao sản phẩm của họ lên một tầm cao mới.
Dữ liệu - Cung cấp sức mạnh cho trí tuệ DeFAI
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để cho các đại lý AI hoạt động hiệu quả trong DeFAI, họ cần dữ liệu theo thời gian thực, có cấu trúc và có thể xác minh. Ví dụ, lớp trừu tượng cần truy cập dữ liệu trên chuỗi thông qua RPC và API mạng xã hội, trong khi các đại lý tối ưu hóa giao dịch và lợi nhuận cần dữ liệu để hoàn thiện hơn nữa chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Các bộ dữ liệu chất lượng cao giúp các đại lý có thể phân tích dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp các khuyến nghị giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán của một số tài sản.
Các nhà cung cấp dữ liệu chính của DeFAI bao gồm:
Blockchain đại diện AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, Mode còn tự định vị mình là một blockchain toàn diện cho tương lai DeFAI. Gần đây họ đã triển khai Mode Terminal, là co-pilot của DeFAI, để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các lời nhắc của người dùng.
Mode còn hỗ trợ nhiều đội nhóm dựa trên AI và đại lý, tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình. Khi nhiều đại lý được phát triển và thực hiện giao dịch, Mode phát triển nhanh chóng.
Những biện pháp này đều được thực hiện trong khi họ nâng cấp mạng bằng AI, điều đáng chú ý nhất là việc trang bị cho blockchain của họ một bộ phân loại AI. Bằng cách sử dụng mô phỏng và phân tích AI trước khi thực hiện giao dịch, có thể chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, nhằm đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là L2 của chuỗi siêu Optimism, Mode đứng ở giữa, kết nối người dùng và người đại diện với hệ sinh thái DeFi tốt nhất.
Bước tiếp theo của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các đại lý AI trong Tài chính phi tập trung (DeFi) đang phải đối mặt với những hạn chế lớn trong việc đạt được tính tự chủ hoàn toàn. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành hành động, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu sự thực hiện giao dịch độc lập.
dApp được thúc đẩy bởi AI có thể xử lý kho bảo hiểm hoặc giao dịch, nhưng thuộc dạng thụ động chứ không phải chủ động.
Giai đoạn tiếp theo của DeFAI có thể sẽ tập trung vào việc tích hợp các lớp dữ liệu hữu ích, nhằm phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần đến dữ liệu chuỗi sâu về hoạt động của các nhà đầu tư lớn, sự thay đổi thanh khoản, đồng thời tạo ra dữ liệu tổng hợp hữu ích để phân tích dự đoán tốt hơn và kết hợp với phân tích tâm lý từ thị trường chung.
Mục tiêu cuối cùng là các đại lý AI có thể tạo ra và thực hiện các chiến lược giao dịch một cách liền mạch từ một giao diện duy nhất. Khi các hệ thống này trưởng thành, chúng ta có thể thấy trong tương lai các nhà giao dịch Tài chính phi tập trung dựa vào các đại lý AI tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với ít sự can thiệp của con người.
Kết luận
Mặc dù các token và khung AI đại lý đã giảm mạnh, nhưng DeFAI vẫn ở giai đoạn đầu, tiềm năng của AI đại lý trong việc nâng cao khả năng sử dụng và hiệu suất của Tài chính phi tập trung là không thể phủ nhận.
Chìa khóa để giải phóng tiềm năng này nằm ở việc thu thập dữ liệu thời gian thực chất lượng cao, điều này sẽ cải thiện dự đoán và thực hiện giao dịch dựa trên AI. Ngày càng nhiều giao thức tích hợp các lớp dữ liệu khác nhau, các giao thức dữ liệu đã xây dựng các plugin cho khung, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu trong việc ra quyết định của đại lý.
Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và tính bảo mật sẽ trở thành những thách thức then chốt mà các giao thức phải giải quyết. Hiện tại, hầu hết các tác vụ của AI vẫn là một hộp đen, người dùng phải giao tiền cho nó. Do đó, sự phát triển của quyết định AI có thể xác minh sẽ giúp đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm trong quy trình của các tác nhân. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE thậm chí là bằng chứng không biết sẽ có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của các tác nhân AI, từ đó xây dựng lòng tin vào tính tự chủ.
Chỉ khi kết hợp thành công dữ liệu chất lượng cao, mô hình vững chắc và quy trình ra quyết định minh bạch, đại lý DeFAI mới có thể được ứng dụng rộng rãi.