DeFAI: ¿Cómo puede la IA liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Las Finanzas descentralizadas ( DeFi ) han sido un pilar central del ecosistema cripto desde su rápida expansión en 2020. A pesar de que se han establecido muchos protocolos innovadores, esto también ha llevado a un aumento de la complejidad y la fragmentación, lo que hace que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar por las numerosas cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado desde una narrativa amplia en 2023 hacia un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a Finanzas descentralizadas AI (DeFAI): un campo emergente 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) cruzan múltiples niveles. La blockchain es la capa base, y el agente de IA debe interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. La capa de datos y la capa de computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificabilidad asegura que los datos financieros sensibles permanezcan seguros mientras se mantiene la ejecución sin confianza. Por último, el marco de agentes 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.
A medida que el ecosistema DeFAI continúa expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden dividir en tres categorías principales:
1. Capa abstracta
Estos protocolos actúan como interfaces amigables para el usuario similares a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar comandos que se ejecutan en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, al mismo tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones ejecutables de estos protocolos incluyen:
Intercambio, cadena cruzada, préstamo/retiro, ejecución de transacciones en cadena cruzada
Monedero de trading de seguimiento o perfil de redes sociales
Ejecutar automáticamente órdenes de toma de ganancias/pérdidas según el porcentaje del tamaño de la posición
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, transferirlo a Solana, intercambiarlo por SOL y proporcionar liquidez en un DEX; el protocolo de capa de abstracción puede completar la operación en un solo paso.
2. Agente de comercio 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, y ajustar su estrategia según nueva información. Estos agentes pueden:
Analizar datos para mejorar continuamente las estrategias
Predecir la tendencia del mercado para tomar mejores decisiones de compra/venta.
Ejecutar estrategias DeFi complejas como si fueran transacciones básicas
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de Finanzas descentralizadas ofrecen funciones como préstamos, intercambios y farming de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Optimizar el suministro de liquidez mediante el reajuste de las posiciones de LP para obtener un mejor APY
Escanear tokens para descubrir riesgos mediante la detección de posibles rug o honeypots.
Principales desafíos
Los principales protocolos construidos sobre estos niveles enfrentan algunos desafíos:
Estos protocolos dependen de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. La mala calidad de los datos puede llevar a una eficiencia de ruta baja, fallos en las operaciones o transacciones sin rentabilidad.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben aceptar el entrenamiento con conjuntos de datos diversificados y de alta calidad para mantener su efectividad.
Es necesario comprender a fondo la correlación de los activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender el estado general del mercado.
Los protocolos basados en estas categorías han sido bien recibidos en el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y los mejores resultados, deberían considerar integrar diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos: potencia para la inteligencia DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en 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 de abstracción necesita acceder a datos en cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de transacción y reasignar recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar análisis predictivos sobre el comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de trading para adaptarse a sus preferencias de posiciones largas o cortas en ciertos activos.
La blockchain de agentes de IA más seguida
Además de construir la capa de datos para AI y agentes, cierta blockchain también se posiciona como una blockchain de pila completa para construir el futuro de Finanzas descentralizadas AI. Recientemente desplegaron un terminal, que es el co-piloto de Finanzas descentralizadas AI, para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones de los usuarios, que pronto estará disponible para los stakers de tokens.
Además, esta blockchain también admite muchos equipos basados en IA y agentes. Han realizado un gran esfuerzo para integrar múltiples protocolos en su ecosistema, y a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, esta blockchain está creciendo rápidamente.
Estas medidas se implementaron mientras ellos actualizaban la red con IA, siendo lo más notable que equiparon su blockchain con un ordenante de IA. Al utilizar simulaciones y análisis de IA antes de la ejecución de las transacciones, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento, para garantizar la seguridad en la cadena. Como L2 de una super cadena, esta blockchain se sitúa en un punto intermedio, conectando a usuarios humanos y agentes con el mejor ecosistema de Finanzas descentralizadas.
El siguiente paso de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en Finanzas descentralizadas enfrentan importantes limitaciones para lograr una autonomía completa. Por ejemplo:
La capa de abstracción convierte la intención del usuario en ejecución, pero a menudo carece de capacidad predictiva.
Los agentes de IA pueden generar alpha a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.
La siguiente fase de DeFAI podría centrarse en la integración de una capa de datos útil para desarrollar la mejor plataforma o agente de proxy. Esto requerirá datos en cadena profundos sobre la actividad de los grandes poseedores, cambios en la liquidez, etc., al mismo tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo y combina el análisis de sentimientos del mercado en general, ya sea sobre la volatilidad de los tokens en categorías específicas ( como agentes de IA, DeSci, etc. ) o la volatilidad de los tokens en las redes sociales.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading de manera fluida desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, es posible que veamos a los traders de Finanzas descentralizadas del futuro confiar en agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con la mínima intervención humana.
Últimos pensamientos
Dado el gran descenso de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas pueden 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 es innegable.
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, lo que destaca la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.
Mirando hacia el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en los desafíos clave que los protocolos deben abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a ella. 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, lo que permite confiar en la autonomía.
Solo al combinar con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de toma de decisiones transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.
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HypotheticalLiquidator
· 08-08 15:27
No me busques si se rompe el umbral de control de riesgos.
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MeltdownSurvivalist
· 08-07 04:38
¿Solo esto? ¿Puede la IA ayudarte a comprar la caída?
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ImpermanentTherapist
· 08-07 04:37
¿Cuándo podré recuperar mi Pérdida impermanente?
Ver originalesResponder0
CoffeeOnChain
· 08-07 04:28
Los tontos del mundo Cripto ya están jugando con la IA.
DeFAI: ¿Cómo la IA impulsa la innovación y la eficiencia en las Finanzas descentralizadas?
DeFAI: ¿Cómo puede la IA liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Las Finanzas descentralizadas ( DeFi ) han sido un pilar central del ecosistema cripto desde su rápida expansión en 2020. A pesar de que se han establecido muchos protocolos innovadores, esto también ha llevado a un aumento de la complejidad y la fragmentación, lo que hace que incluso los usuarios experimentados tengan dificultades para navegar por las numerosas cadenas, activos y protocolos.
Al mismo tiempo, la inteligencia artificial (AI) ha evolucionado desde una narrativa amplia en 2023 hacia un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a Finanzas descentralizadas AI (DeFAI): un campo emergente 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) cruzan múltiples niveles. La blockchain es la capa base, y el agente de IA debe interactuar con cadenas específicas para ejecutar transacciones y contratos inteligentes. La capa de datos y la capa de computación proporcionan la infraestructura necesaria para entrenar modelos de IA, que provienen de datos históricos de precios, sentimientos del mercado y análisis en cadena. La capa de privacidad y verificabilidad asegura que los datos financieros sensibles permanezcan seguros mientras se mantiene la ejecución sin confianza. Por último, el marco de agentes 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.
A medida que el ecosistema DeFAI continúa expandiéndose, los proyectos más destacados se pueden dividir en tres categorías principales:
1. Capa abstracta
Estos protocolos actúan como interfaces amigables para el usuario similares a ChatGPT para las Finanzas descentralizadas, permitiendo a los usuarios ingresar comandos que se ejecutan en la cadena. A menudo se integran con múltiples cadenas y dApps, y ejecutan la intención del usuario, al mismo tiempo que eliminan los pasos manuales en transacciones complejas.
Algunas de las funciones ejecutables de estos protocolos incluyen:
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, transferirlo a Solana, intercambiarlo por SOL y proporcionar liquidez en un DEX; el protocolo de capa de abstracción puede completar la operación en un solo paso.
2. Agente de comercio 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, y ajustar su estrategia según nueva información. Estos agentes pueden:
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de Finanzas descentralizadas ofrecen funciones como préstamos, intercambios y farming de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Principales desafíos
Los principales protocolos construidos sobre estos niveles enfrentan algunos desafíos:
Estos protocolos dependen de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. La mala calidad de los datos puede llevar a una eficiencia de ruta baja, fallos en las operaciones o transacciones sin rentabilidad.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben aceptar el entrenamiento con conjuntos de datos diversificados y de alta calidad para mantener su efectividad.
Es necesario comprender a fondo la correlación de los activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender el estado general del mercado.
Los protocolos basados en estas categorías han sido bien recibidos en el mercado. Sin embargo, para ofrecer mejores productos y los mejores resultados, deberían considerar integrar diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos: potencia para la inteligencia DeFAI
La calidad de la IA depende de los datos en 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 de abstracción necesita acceder a datos en cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y ganancias requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de transacción y reasignar recursos.
Conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar análisis predictivos sobre el comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de trading para adaptarse a sus preferencias de posiciones largas o cortas en ciertos activos.
La blockchain de agentes de IA más seguida
Además de construir la capa de datos para AI y agentes, cierta blockchain también se posiciona como una blockchain de pila completa para construir el futuro de Finanzas descentralizadas AI. Recientemente desplegaron un terminal, que es el co-piloto de Finanzas descentralizadas AI, para ejecutar transacciones en cadena a través de indicaciones de los usuarios, que pronto estará disponible para los stakers de tokens.
Además, esta blockchain también admite muchos equipos basados en IA y agentes. Han realizado un gran esfuerzo para integrar múltiples protocolos en su ecosistema, y a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones, esta blockchain está creciendo rápidamente.
Estas medidas se implementaron mientras ellos actualizaban la red con IA, siendo lo más notable que equiparon su blockchain con un ordenante de IA. Al utilizar simulaciones y análisis de IA antes de la ejecución de las transacciones, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento, para garantizar la seguridad en la cadena. Como L2 de una super cadena, esta blockchain se sitúa en un punto intermedio, conectando a usuarios humanos y agentes con el mejor ecosistema de Finanzas descentralizadas.
El siguiente paso de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en Finanzas descentralizadas enfrentan importantes limitaciones para lograr una autonomía completa. Por ejemplo:
La capa de abstracción convierte la intención del usuario en ejecución, pero a menudo carece de capacidad predictiva.
Los agentes de IA pueden generar alpha a través del análisis, pero carecen de ejecución de operaciones independiente.
Las dApps impulsadas por IA pueden manejar bóvedas o transacciones, pero son pasivas en lugar de activas.
La siguiente fase de DeFAI podría centrarse en la integración de una capa de datos útil para desarrollar la mejor plataforma o agente de proxy. Esto requerirá datos en cadena profundos sobre la actividad de los grandes poseedores, cambios en la liquidez, etc., al mismo tiempo que genera datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo y combina el análisis de sentimientos del mercado en general, ya sea sobre la volatilidad de los tokens en categorías específicas ( como agentes de IA, DeSci, etc. ) o la volatilidad de los tokens en las redes sociales.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading de manera fluida desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, es posible que veamos a los traders de Finanzas descentralizadas del futuro confiar en agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con la mínima intervención humana.
Últimos pensamientos
Dado el gran descenso de los tokens y marcos de agentes de IA, algunas personas pueden 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 es innegable.
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, lo que destaca la importancia de los datos en la toma de decisiones de los agentes.
Mirando hacia el futuro, la verificabilidad y la privacidad se convertirán en los desafíos clave que los protocolos deben abordar. Actualmente, la mayoría de las operaciones de los agentes de IA siguen siendo una caja negra, y los usuarios deben confiar sus fondos a ella. 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, lo que permite confiar en la autonomía.
Solo al combinar con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de toma de decisiones transparentes, el agente DeFAI podrá obtener una amplia aplicación.
![Finanzas descentralizadas全解：AI如何释放Finanzas descentralizadas的潜力？](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01