DeFAI: Bagaimana AI Memberdayakan Keuangan Desentralisasi?
Keuangan Desentralisasi ( DeFi ) sejak berkembang pesat pada tahun 2020, telah menjadi bagian penting dari ekosistem kripto. Meskipun protokol inovatif baru bermunculan, hal ini juga menyebabkan sistem menjadi semakin kompleks dan terfragmentasi, bahkan pengguna yang berpengalaman pun kesulitan menghadapi banyaknya rantai, aset, dan protokol.
Sementara itu, kecerdasan buatan (AI) beralih dari narasi makro 2023 ke fokus yang lebih terarah dan profesional di 2024. Perubahan ini melahirkan bidang baru DeFi AI(DeFAI), di mana AI meningkatkan fungsi DeFi melalui otomatisasi, manajemen risiko, dan optimisasi modal.
Keuangan Desentralisasi mencakup berbagai aspek. Lapisan dasar adalah blockchain, agen AI harus berinteraksi dengan rantai tertentu untuk mengeksekusi transaksi dan kontrak pintar. Di atasnya adalah lapisan data dan lapisan komputasi, yang menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI, yang berasal dari data harga historis, sentimen pasar, dan analisis on-chain. Lapisan privasi dan verifikasi memastikan data keuangan sensitif tetap aman sambil mempertahankan eksekusi tanpa kepercayaan. Lapisan teratas adalah kerangka agen, yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi berbasis AI khusus, seperti robot perdagangan otonom, penilai risiko kredit, dan pengoptimalan tata kelola on-chain.
Seiring dengan berkembangnya ekosistem DeFAI, proyek yang paling menonjol dapat dibagi menjadi tiga kategori utama:
1. Lapisan Abstrak
Protokol semacam ini berfungsi sebagai antarmuka yang ramah pengguna mirip ChatGPT untuk Keuangan Desentralisasi, memungkinkan pengguna untuk memasukkan petunjuk yang dieksekusi di blockchain. Mereka biasanya terintegrasi dengan beberapa blockchain dan DApp, menjalankan niat pengguna sambil menyederhanakan langkah-langkah manual dalam transaksi yang kompleks.
Fungsi yang dapat dijalankan oleh protokol ini mencakup:
Dompet perdagangan salinan atau profil media sosial
Melakukan eksekusi otomatis untuk take profit/stop loss berdasarkan persentase ukuran posisi
Misalnya, tidak perlu secara manual menarik ETH dari platform pinjaman, mentransfernya ke jaringan lain, menukar token, dan menyediakan likuiditas di DEX—protokol lapisan abstrak hanya memerlukan satu langkah untuk menyelesaikan operasi.
2. Agen Perdagangan Mandiri
Berbeda dengan robot trading tradisional yang mengikuti aturan yang telah ditetapkan, agen trading otonom dapat belajar dan beradaptasi dengan kondisi pasar, serta menyesuaikan strateginya berdasarkan informasi baru. Agen ini dapat:
Menganalisis data untuk terus menyempurnakan strategi
Memprediksi arah pasar untuk membuat keputusan beli atau jual yang lebih baik
Eksekusi strategi DeFi yang kompleks seperti perdagangan dasar
3. DApps yang Didukung AI
Keuangan Desentralisasi DApp menyediakan fungsi pinjaman, pertukaran, dan pertanian hasil. AI dan agen AI dapat meningkatkan layanan ini melalui cara berikut:
Mengoptimalkan pasokan likuiditas dengan menyeimbangkan kembali posisi LP untuk mendapatkan APY yang lebih baik
Memindai token dengan mendeteksi potensi risiko
Protokol teratas di bidang ini menghadapi beberapa tantangan:
Mengandalkan aliran data waktu nyata untuk mencapai eksekusi perdagangan yang optimal. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan efisiensi rute yang rendah, kegagalan transaksi, atau tidak menguntungkan.
Model AI bergantung pada data historis, tetapi volatilitas pasar kripto sangat besar. Agen harus menerima pelatihan dari kumpulan data yang beragam dan berkualitas tinggi agar tetap efektif.
Diperlukan pemahaman menyeluruh tentang korelasi aset, perubahan likuiditas, dan sentimen pasar untuk dapat memahami kondisi pasar secara keseluruhan.
Untuk memberikan produk dan hasil yang lebih baik, protokol ini harus mempertimbangkan integrasi berbagai kumpulan data berkualitas tinggi untuk meningkatkan tingkat produk.
Lapisan Data——Memberikan Daya untuk Kecerdasan DeFAI
Kualitas AI tergantung pada data yang digunakannya. Agar agen AI dapat bekerja secara efektif dalam DeFAI, mereka memerlukan data yang real-time, terstruktur, dan dapat diverifikasi. Misalnya, lapisan abstraksi perlu mengakses data on-chain melalui RPC dan API jejaring sosial, sementara agen optimalisasi transaksi dan hasil memerlukan data untuk menyempurnakan strategi transaksi dan redistribusi sumber daya.
Kumpulan data berkualitas tinggi memungkinkan agen untuk lebih baik memprediksi pergerakan harga di masa depan, memberikan saran untuk perdagangan, agar sesuai dengan preferensi posisi long dan short pada aset tertentu.
Penyedia data utama DeFAI meliputi:
Mode Synth: data sintetis untuk prediksi keuangan, menangkap distribusi perubahan harga secara keseluruhan, digunakan untuk prediksi model AI
Chainbase: kumpulan data terstruktur seluruh rantai, menyediakan data yang ditingkatkan AI, untuk perdagangan, prediksi, dan memperoleh alpha
sqd.ai: Danau data terdesentralisasi untuk agen AI, akses data multi-rantai yang dapat diperluas dan disesuaikan, dengan keamanan bukti nol pengetahuan.
Cookie: lapisan data sosial dan on-chain yang ditujukan untuk agen AI, menggunakan beberapa agen AI khusus untuk memproses data agen on-chain di beberapa rantai.
Mode Synth sebagai sub-jaringan Bittensor, menciptakan data sintetis untuk kemampuan prediksi keuangan agen. Berbeda dengan sistem prediksi harga tradisional, Synth menangkap distribusi penuh pergerakan harga dan probabilitas terkait, membangun data sintetis yang akurat untuk mendukung agen dan LLM.
Menyediakan lebih banyak dataset berkualitas tinggi dapat membantu agen AI membuat keputusan arah yang lebih baik dalam perdagangan, sambil memprediksi fluktuasi APY di bawah berbagai kondisi pasar, agar kumpulan likuiditas dapat mendistribusikan kembali atau menarik likuiditas saat diperlukan.
AI Agen Blockchain
Selain membangun lapisan data untuk AI dan agen, beberapa blockchain sedang memposisikan diri sebagai solusi full-stack DeFAI. Misalnya, Mode telah meluncurkan DeFAI co-pilot, yang digunakan untuk melakukan transaksi on-chain berdasarkan prompt pengguna. Mereka juga mendukung banyak tim berbasis AI dan agen yang mengintegrasikan beberapa protokol ke dalam ekosistem mereka.
Langkah-langkah ini dilakukan bersamaan dengan peningkatan jaringan menggunakan AI, termasuk melengkapi blockchain dengan penyortir AI. Dengan menggunakan simulasi dan analisis AI pada transaksi sebelum pelaksanaan, transaksi berisiko tinggi dapat dicegah dan diperiksa sebelum diproses, untuk memastikan keamanan di atas rantai.
Blockchain utama lainnya seperti Solana dan Base juga merupakan platform penting untuk kerangka agen AI dan pembangunan token. NEAR mendefinisikan dirinya sebagai blockchain L1 yang berfokus pada AI, menyediakan pasar tugas AI, kerangka agen AI sumber terbuka, dan fungsi lainnya.
Masa Depan DeFAI
Saat ini, sebagian besar agen AI di Keuangan Desentralisasi masih menghadapi batasan dalam mencapai otonomi penuh. Misalnya, lapisan abstraksi mengubah niat pengguna menjadi eksekusi, tetapi sering kali kekurangan kemampuan prediksi; agen AI mungkin menghasilkan alpha melalui analisis, tetapi kekurangan eksekusi perdagangan yang independen; DApp yang didorong oleh AI dapat menangani penyimpanan atau perdagangan, tetapi bersifat pasif dan bukan aktif.
Tahap berikutnya dari DeFAI mungkin akan berfokus pada integrasi lapisan data yang berguna, untuk mengembangkan platform agen terbaik. Ini akan membutuhkan data on-chain yang mendalam, sambil menghasilkan data sintetis yang berguna untuk analisis prediktif yang lebih baik, dan menggabungkan analisis sentimen pasar.
Tujuan akhirnya adalah agar agen AI dapat menghasilkan dan mengeksekusi strategi perdagangan dengan mulus dari satu antarmuka. Seiring sistem ini matang, di masa depan trader DeFi mungkin akan bergantung pada agen AI untuk secara mandiri mengevaluasi, memprediksi, dan mengeksekusi strategi keuangan dengan intervensi manusia yang minimal.
Keuangan Desentralisasi masih berada pada tahap awal, potensi AI agen untuk meningkatkan ketersediaan dan kinerja Keuangan Desentralisasi tidak dapat diabaikan. Mendapatkan data waktu nyata berkualitas tinggi adalah kunci untuk melepaskan potensi ini, yang akan meningkatkan prediksi dan eksekusi perdagangan yang dipimpin oleh AI.
Di masa depan, verifikasi dan privasi akan menjadi tantangan kunci yang harus dipecahkan oleh protokol. Integrasi teknologi berbasis TEE, FHE, dan bahkan bukti nol dapat meningkatkan verifikasi perilaku agen AI, sehingga membangun kepercayaan terhadap otonomi.
Hanya dengan menggabungkan data berkualitas tinggi, model yang kuat, dan proses pengambilan keputusan yang transparan, agen DeFAI dapat memperoleh penerapan yang luas.
 dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
13 Suka
Hadiah
13
3
Bagikan
Komentar
0/400
BlockchainRetirementHome
· 10jam yang lalu
嘿 Keuangan Desentralisasi不卷就得死
Lihat AsliBalas0
OptionWhisperer
· 10jam yang lalu
Gelombang pasar ini, intervensi AI, stabil.
Lihat AsliBalas0
ApeEscapeArtist
· 10jam yang lalu
Ada yang bilang, sepertinya ini adalah mesin pemanen suckers lagi.
DeFAI: Tiga bidang utama DeFi yang diberdayakan oleh AI dan tren perkembangan di masa depan
DeFAI: Bagaimana AI Memberdayakan Keuangan Desentralisasi?
Keuangan Desentralisasi ( DeFi ) sejak berkembang pesat pada tahun 2020, telah menjadi bagian penting dari ekosistem kripto. Meskipun protokol inovatif baru bermunculan, hal ini juga menyebabkan sistem menjadi semakin kompleks dan terfragmentasi, bahkan pengguna yang berpengalaman pun kesulitan menghadapi banyaknya rantai, aset, dan protokol.
Sementara itu, kecerdasan buatan (AI) beralih dari narasi makro 2023 ke fokus yang lebih terarah dan profesional di 2024. Perubahan ini melahirkan bidang baru DeFi AI(DeFAI), di mana AI meningkatkan fungsi DeFi melalui otomatisasi, manajemen risiko, dan optimisasi modal.
Keuangan Desentralisasi mencakup berbagai aspek. Lapisan dasar adalah blockchain, agen AI harus berinteraksi dengan rantai tertentu untuk mengeksekusi transaksi dan kontrak pintar. Di atasnya adalah lapisan data dan lapisan komputasi, yang menyediakan infrastruktur yang diperlukan untuk melatih model AI, yang berasal dari data harga historis, sentimen pasar, dan analisis on-chain. Lapisan privasi dan verifikasi memastikan data keuangan sensitif tetap aman sambil mempertahankan eksekusi tanpa kepercayaan. Lapisan teratas adalah kerangka agen, yang memungkinkan pengembang membangun aplikasi berbasis AI khusus, seperti robot perdagangan otonom, penilai risiko kredit, dan pengoptimalan tata kelola on-chain.
Seiring dengan berkembangnya ekosistem DeFAI, proyek yang paling menonjol dapat dibagi menjadi tiga kategori utama:
1. Lapisan Abstrak
Protokol semacam ini berfungsi sebagai antarmuka yang ramah pengguna mirip ChatGPT untuk Keuangan Desentralisasi, memungkinkan pengguna untuk memasukkan petunjuk yang dieksekusi di blockchain. Mereka biasanya terintegrasi dengan beberapa blockchain dan DApp, menjalankan niat pengguna sambil menyederhanakan langkah-langkah manual dalam transaksi yang kompleks.
Fungsi yang dapat dijalankan oleh protokol ini mencakup:
Misalnya, tidak perlu secara manual menarik ETH dari platform pinjaman, mentransfernya ke jaringan lain, menukar token, dan menyediakan likuiditas di DEX—protokol lapisan abstrak hanya memerlukan satu langkah untuk menyelesaikan operasi.
2. Agen Perdagangan Mandiri
Berbeda dengan robot trading tradisional yang mengikuti aturan yang telah ditetapkan, agen trading otonom dapat belajar dan beradaptasi dengan kondisi pasar, serta menyesuaikan strateginya berdasarkan informasi baru. Agen ini dapat:
3. DApps yang Didukung AI
Keuangan Desentralisasi DApp menyediakan fungsi pinjaman, pertukaran, dan pertanian hasil. AI dan agen AI dapat meningkatkan layanan ini melalui cara berikut:
Protokol teratas di bidang ini menghadapi beberapa tantangan:
Mengandalkan aliran data waktu nyata untuk mencapai eksekusi perdagangan yang optimal. Kualitas data yang buruk dapat menyebabkan efisiensi rute yang rendah, kegagalan transaksi, atau tidak menguntungkan.
Model AI bergantung pada data historis, tetapi volatilitas pasar kripto sangat besar. Agen harus menerima pelatihan dari kumpulan data yang beragam dan berkualitas tinggi agar tetap efektif.
Diperlukan pemahaman menyeluruh tentang korelasi aset, perubahan likuiditas, dan sentimen pasar untuk dapat memahami kondisi pasar secara keseluruhan.
Untuk memberikan produk dan hasil yang lebih baik, protokol ini harus mempertimbangkan integrasi berbagai kumpulan data berkualitas tinggi untuk meningkatkan tingkat produk.
Lapisan Data——Memberikan Daya untuk Kecerdasan DeFAI
Kualitas AI tergantung pada data yang digunakannya. Agar agen AI dapat bekerja secara efektif dalam DeFAI, mereka memerlukan data yang real-time, terstruktur, dan dapat diverifikasi. Misalnya, lapisan abstraksi perlu mengakses data on-chain melalui RPC dan API jejaring sosial, sementara agen optimalisasi transaksi dan hasil memerlukan data untuk menyempurnakan strategi transaksi dan redistribusi sumber daya.
Kumpulan data berkualitas tinggi memungkinkan agen untuk lebih baik memprediksi pergerakan harga di masa depan, memberikan saran untuk perdagangan, agar sesuai dengan preferensi posisi long dan short pada aset tertentu.
Penyedia data utama DeFAI meliputi:
Mode Synth sebagai sub-jaringan Bittensor, menciptakan data sintetis untuk kemampuan prediksi keuangan agen. Berbeda dengan sistem prediksi harga tradisional, Synth menangkap distribusi penuh pergerakan harga dan probabilitas terkait, membangun data sintetis yang akurat untuk mendukung agen dan LLM.
Menyediakan lebih banyak dataset berkualitas tinggi dapat membantu agen AI membuat keputusan arah yang lebih baik dalam perdagangan, sambil memprediksi fluktuasi APY di bawah berbagai kondisi pasar, agar kumpulan likuiditas dapat mendistribusikan kembali atau menarik likuiditas saat diperlukan.
AI Agen Blockchain
Selain membangun lapisan data untuk AI dan agen, beberapa blockchain sedang memposisikan diri sebagai solusi full-stack DeFAI. Misalnya, Mode telah meluncurkan DeFAI co-pilot, yang digunakan untuk melakukan transaksi on-chain berdasarkan prompt pengguna. Mereka juga mendukung banyak tim berbasis AI dan agen yang mengintegrasikan beberapa protokol ke dalam ekosistem mereka.
Langkah-langkah ini dilakukan bersamaan dengan peningkatan jaringan menggunakan AI, termasuk melengkapi blockchain dengan penyortir AI. Dengan menggunakan simulasi dan analisis AI pada transaksi sebelum pelaksanaan, transaksi berisiko tinggi dapat dicegah dan diperiksa sebelum diproses, untuk memastikan keamanan di atas rantai.
Blockchain utama lainnya seperti Solana dan Base juga merupakan platform penting untuk kerangka agen AI dan pembangunan token. NEAR mendefinisikan dirinya sebagai blockchain L1 yang berfokus pada AI, menyediakan pasar tugas AI, kerangka agen AI sumber terbuka, dan fungsi lainnya.
Masa Depan DeFAI
Saat ini, sebagian besar agen AI di Keuangan Desentralisasi masih menghadapi batasan dalam mencapai otonomi penuh. Misalnya, lapisan abstraksi mengubah niat pengguna menjadi eksekusi, tetapi sering kali kekurangan kemampuan prediksi; agen AI mungkin menghasilkan alpha melalui analisis, tetapi kekurangan eksekusi perdagangan yang independen; DApp yang didorong oleh AI dapat menangani penyimpanan atau perdagangan, tetapi bersifat pasif dan bukan aktif.
Tahap berikutnya dari DeFAI mungkin akan berfokus pada integrasi lapisan data yang berguna, untuk mengembangkan platform agen terbaik. Ini akan membutuhkan data on-chain yang mendalam, sambil menghasilkan data sintetis yang berguna untuk analisis prediktif yang lebih baik, dan menggabungkan analisis sentimen pasar.
Tujuan akhirnya adalah agar agen AI dapat menghasilkan dan mengeksekusi strategi perdagangan dengan mulus dari satu antarmuka. Seiring sistem ini matang, di masa depan trader DeFi mungkin akan bergantung pada agen AI untuk secara mandiri mengevaluasi, memprediksi, dan mengeksekusi strategi keuangan dengan intervensi manusia yang minimal.
Keuangan Desentralisasi masih berada pada tahap awal, potensi AI agen untuk meningkatkan ketersediaan dan kinerja Keuangan Desentralisasi tidak dapat diabaikan. Mendapatkan data waktu nyata berkualitas tinggi adalah kunci untuk melepaskan potensi ini, yang akan meningkatkan prediksi dan eksekusi perdagangan yang dipimpin oleh AI.
Di masa depan, verifikasi dan privasi akan menjadi tantangan kunci yang harus dipecahkan oleh protokol. Integrasi teknologi berbasis TEE, FHE, dan bahkan bukti nol dapat meningkatkan verifikasi perilaku agen AI, sehingga membangun kepercayaan terhadap otonomi.
Hanya dengan menggabungkan data berkualitas tinggi, model yang kuat, dan proses pengambilan keputusan yang transparan, agen DeFAI dapat memperoleh penerapan yang luas.
![Keuangan Desentralisasi AI: Bagaimana AI Membebaskan Potensi DeFi?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01