DeFAI: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) kể từ khi mở rộng nhanh chóng vào năm 2020, luôn là trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù đã có nhiều giao thức sáng tạo được thiết lập, nhưng điều này cũng dẫn đến sự phức tạp và phân mảnh gia tăng, khiến ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó lòng điều hướng qua nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một câu chuyện nền tảng rộng rãi vào năm 2023 thành một trọng tâm chuyên nghiệp, định hướng đại lý hơn vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã tạo ra Tài chính phi tập trung AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, nơi AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
Tài chính phi tập trung AI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, các đại lý AI phải tương tác với các 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 các mô hình AI, các mô hình này dựa trên dữ liệu giá lịch sử, cảm xúc thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp quyền riêng tư và khả năng xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì thực thi không cần tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng điều khiển bởi AI chuyên biệt, như robot giao dịch tự động, công cụ đánh giá rủi ro tín dụng và công cụ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Khi hệ sinh thái DeFAI ngày càng mở rộng, 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 là giao diện thân thiện với người dùng giống như ChatGPT cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các gợi ý để 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 có thể thực thi của các giao thức này 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
Thực hiện tự động các lệnh chốt lời/ cắt lỗ dựa trên tỷ lệ phần trăm quy mô vị thế
Ví dụ, không cần phải thủ công rút ETH từ nền tảng cho vay, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, đổi SOL, và cung cấp thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã thiết lập, các đại lý giao dịch tự chủ có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới. Các đại lý này có thể:
Phân tích dữ liệu để liên tục hoàn thiện chiến lược
Dự đoán xu hướng thị trường để có thể đưa ra quyết định tốt hơn về lệnh mua/bán khống
Thực hiện các chiến lược DeFi phức tạp như giao dịch cơ bản
3. DApps được điều khiển bởi AI
Tài chính phi tập trung dApp cung cấp chức năng cho vay, trao đổi, farming lợi nhuận và các chức năng khác. AI và đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này bằng 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 rug hoặc bẫy tiềm ẩn
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên các lớp này phải đối mặt với một số thách thức:
Các giao thức này phụ thuộc vào luồng dữ liệu thời gian thực để thực hiện giao dịch tốt nhất. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu suất tuyến đường kém, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.
Các mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động rất cao. Các đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng, chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần phải hiểu rõ sự liên quan của tài sản, sự biến động của tính thanh khoản và tâm lý thị trường để nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Các giao thức dựa trên các loại này đã được thị trường ưa chuộng. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và kết quả tốt nhất, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều tập dữ liệu có chất lượng khác nhau, nhằm nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Tầng dữ liệu - Cung cấp năng lượng cho trí tuệ nhân tạo DeFAI
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để 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 chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Bộ dữ liệu chất lượng cao cho phép các đại lý dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp các gợi ý giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán đối với một số tài sản.
Blockchain đại lý AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một blockchain còn tự định vị mình là blockchain toàn diện để xây dựng tương lai DeFAI. Họ vừa triển khai một đầu cuối, đây là co-pilot của DeFAI, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng, sắp tới sẽ được mở cho những người giữ token.
Ngoài ra, blockchain này còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Họ đã nỗ lực rất lớn để tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình, và với việc phát triển thêm nhiều đại lý và thực hiện giao dịch, blockchain này đã phát triển nhanh chóng.
Các 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 ngăn chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, để đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là một L2 của một siêu chuỗi, blockchain này đứng ở giữa, kết nối người dùng và người đại diện với hệ sinh thái Tài chính phi tập trung tốt nhất.
Tài chính phi tập trung AI của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các tác nhân AI trong Tài chính phi tập trung đang gặp phải những hạn chế lớn trong việc thực hiện hoàn toàn tự chủ. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực thi, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
dApp được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bạc hoặc giao dịch, nhưng thuộc về hình thức 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 để phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu sắc 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, cho dù là sự biến động của các token trong các danh mục cụ thể ( như đại lý AI, DeSci, v.v. ) hay sự biến động của các token trên mạng xã hội.
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 những hệ thống này phát triển, chúng ta có thể thấy trong tương lai các nhà giao dịch DeFi phụ thuộc vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Suy nghĩ cuối cùng
Vì sự sụt giảm mạnh mẽ của các token và khung đại diện AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng thoáng qua. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, tiềm năng của việc đại diện AI nâng cao tính khả 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 xây dựng các plugin cho khung, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu đối với quyết định của đại lý.
Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và tính riêng tư 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 gửi 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 của quy trình đại lý. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE甚至 chứng minh không kiến thức có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của đại lý AI, từ đó tạo ra sự tin tưởng 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, các đại lý DeFAI mới có thể được áp dụng rộng rãi.
 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.
20 thích
Phần thưởng
20
5
Đăng lại
Chia sẻ
Bình luận
0/400
HypotheticalLiquidator
· 08-08 15:27
Ngưỡng kiểm soát rủi ro bị sập thì đừng tìm tôi.
Xem bản gốcTrả lời0
MeltdownSurvivalist
· 08-07 04:38
Chỉ thế thôi? ai còn có thể giúp bạn mua đáy?
Xem bản gốcTrả lời0
ImpermanentTherapist
· 08-07 04:37
Bao giờ tôi có thể bù lại tổn thất vô thường của mình?
DeFAI: AI làm thế nào để thúc đẩy đổi mới và nâng cao hiệu quả trong Tài chính phi tập trung
DeFAI: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?
Tài chính phi tập trung ( DeFi ) kể từ khi mở rộng nhanh chóng vào năm 2020, luôn là trụ cột chính của hệ sinh thái tiền điện tử. Mặc dù đã có nhiều giao thức sáng tạo được thiết lập, nhưng điều này cũng dẫn đến sự phức tạp và phân mảnh gia tăng, khiến ngay cả những người dùng có kinh nghiệm cũng khó lòng điều hướng qua nhiều chuỗi, tài sản và giao thức.
Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đã phát triển từ một câu chuyện nền tảng rộng rãi vào năm 2023 thành một trọng tâm chuyên nghiệp, định hướng đại lý hơn vào năm 2024. Sự chuyển mình này đã tạo ra Tài chính phi tập trung AI (DeFAI) - một lĩnh vực mới nổi, nơi AI tăng cường DeFi thông qua tự động hóa, quản lý rủi ro và tối ưu hóa vốn.
Tài chính phi tập trung AI vượt qua nhiều cấp độ. Blockchain là lớp cơ sở, các đại lý AI phải tương tác với các 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 các mô hình AI, các mô hình này dựa trên dữ liệu giá lịch sử, cảm xúc thị trường và phân tích trên chuỗi. Lớp quyền riêng tư và khả năng xác minh đảm bảo dữ liệu tài chính nhạy cảm được giữ an toàn trong khi vẫn duy trì thực thi không cần tin cậy. Cuối cùng, khung đại lý cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng điều khiển bởi AI chuyên biệt, như robot giao dịch tự động, công cụ đánh giá rủi ro tín dụng và công cụ tối ưu hóa quản trị trên chuỗi.
Khi hệ sinh thái DeFAI ngày càng mở rộng, 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 là giao diện thân thiện với người dùng giống như ChatGPT cho Tài chính phi tập trung, cho phép người dùng nhập các gợi ý để 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 có thể thực thi của các giao thức này bao gồm:
Ví dụ, không cần phải thủ công rút ETH từ nền tảng cho vay, chuyển nó qua chuỗi sang Solana, đổi SOL, và cung cấp thanh khoản trên DEX - giao thức lớp trừu tượng chỉ cần một bước để hoàn thành thao tác.
2. Đại lý giao dịch tự chủ
Khác với các robot giao dịch truyền thống tuân theo các quy tắc đã thiết lập, các đại lý giao dịch tự chủ có thể học hỏi và thích ứng với điều kiện thị trường, và điều chỉnh chiến lược của mình dựa trên thông tin mới. Các đại lý này có thể:
3. DApps được điều khiển bởi AI
Tài chính phi tập trung dApp cung cấp chức năng cho vay, trao đổi, farming lợi nhuận và các chức năng khác. AI và đại lý AI có thể tăng cường những dịch vụ này bằng các cách sau:
Thách thức chính
Các giao thức hàng đầu được xây dựng trên các lớp này phải đối mặt với một số thách thức:
Các giao thức này phụ thuộc vào luồng dữ liệu thời gian thực để thực hiện giao dịch tốt nhất. Chất lượng dữ liệu kém có thể dẫn đến hiệu suất tuyến đường kém, giao dịch thất bại hoặc giao dịch không có lợi nhuận.
Các mô hình AI phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nhưng thị trường tiền điện tử có tính biến động rất cao. Các đại lý phải chấp nhận việc đào tạo trên các tập dữ liệu đa dạng, chất lượng cao để duy trì hiệu quả.
Cần phải hiểu rõ sự liên quan của tài sản, sự biến động của tính thanh khoản và tâm lý thị trường để nắm bắt tình hình thị trường tổng thể.
Các giao thức dựa trên các loại này đã được thị trường ưa chuộng. Tuy nhiên, để cung cấp sản phẩm tốt hơn và kết quả tốt nhất, họ nên xem xét việc tích hợp nhiều tập dữ liệu có chất lượng khác nhau, nhằm nâng cao sản phẩm của mình lên một tầm cao mới.
Tầng dữ liệu - Cung cấp năng lượng cho trí tuệ nhân tạo DeFAI
Chất lượng của AI phụ thuộc vào dữ liệu mà nó dựa vào. Để 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 chiến lược giao dịch của họ và phân bổ lại tài nguyên.
Bộ dữ liệu chất lượng cao cho phép các đại lý dự đoán hành vi giá trong tương lai tốt hơn, cung cấp các gợi ý giao dịch để phù hợp với sở thích của họ về vị thế mua hoặc bán đối với một số tài sản.
Blockchain đại lý AI được quan tâm nhất
Ngoài việc xây dựng lớp dữ liệu cho AI và đại lý, một blockchain còn tự định vị mình là blockchain toàn diện để xây dựng tương lai DeFAI. Họ vừa triển khai một đầu cuối, đây là co-pilot của DeFAI, được sử dụng để thực hiện giao dịch trên chuỗi thông qua các gợi ý của người dùng, sắp tới sẽ được mở cho những người giữ token.
Ngoài ra, blockchain này còn hỗ trợ nhiều đội ngũ dựa trên AI và đại lý. Họ đã nỗ lực rất lớn để tích hợp nhiều giao thức vào hệ sinh thái của mình, và với việc phát triển thêm nhiều đại lý và thực hiện giao dịch, blockchain này đã phát triển nhanh chóng.
Các 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 ngăn chặn và xem xét các giao dịch có rủi ro cao trước khi xử lý, để đảm bảo an toàn trên chuỗi. Là một L2 của một siêu chuỗi, blockchain này đứng ở giữa, kết nối người dùng và người đại diện với hệ sinh thái Tài chính phi tập trung tốt nhất.
Tài chính phi tập trung AI của DeFAI
Hiện tại, hầu hết các tác nhân AI trong Tài chính phi tập trung đang gặp phải những hạn chế lớn trong việc thực hiện hoàn toàn tự chủ. Ví dụ:
Lớp trừu tượng chuyển đổi ý định của người dùng thành thực thi, nhưng thường thiếu khả năng dự đoán.
AI đại lý có thể tạo ra alpha thông qua phân tích, nhưng thiếu khả năng thực hiện giao dịch độc lập.
dApp được điều khiển bởi AI có thể xử lý kho bạc hoặc giao dịch, nhưng thuộc về hình thức 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 để phát triển nền tảng hoặc đại lý tốt nhất. Điều này sẽ cần dữ liệu chuỗi sâu sắc 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, cho dù là sự biến động của các token trong các danh mục cụ thể ( như đại lý AI, DeSci, v.v. ) hay sự biến động của các token trên mạng xã hội.
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 những hệ thống này phát triển, chúng ta có thể thấy trong tương lai các nhà giao dịch DeFi phụ thuộc vào các đại lý AI để tự đánh giá, dự đoán và thực hiện các chiến lược tài chính với sự can thiệp tối thiểu của con người.
Suy nghĩ cuối cùng
Vì sự sụt giảm mạnh mẽ của các token và khung đại diện AI, một số người có thể cho rằng DeFAI chỉ là một hiện tượng thoáng qua. Tuy nhiên, DeFAI vẫn đang ở giai đoạn đầu, tiềm năng của việc đại diện AI nâng cao tính khả 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 xây dựng các plugin cho khung, điều này làm nổi bật tầm quan trọng của dữ liệu đối với quyết định của đại lý.
Nhìn về tương lai, khả năng xác minh và tính riêng tư 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 gửi 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 của quy trình đại lý. Việc tích hợp các giao thức dựa trên TEE, FHE甚至 chứng minh không kiến thức có thể tăng cường khả năng xác minh hành vi của đại lý AI, từ đó tạo ra sự tin tưởng 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, các đại lý DeFAI mới có thể được áp dụng rộng rãi.
![Tài chính phi tập trung AI toàn diện: AI làm thế nào để giải phóng tiềm năng của Tài chính phi tập trung?](https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-56a89e79609d8f982d5d31dadfad9205.webp01