DeFAI：AIはどのように分散型金融の潜在能力を解放するのか？

分散型金融(DeFi)は2020年に急速に拡張して以来、暗号エコシステムの中核的な柱となっています。多くの革新的なプロトコルが確立されている一方で、複雑さと断片化が増加し、経験豊富なユーザーでさえも多くのチェーン、資産、プロトコルを扱うのが難しくなっています。

同時に、人工知能(AI)は、2023年の広範な基礎的なストーリーから2024年のより専門的で代理指向の焦点へと発展しました。この変化は、DeFi AI (DeFAI)という新興分野を生み出しました。AIは自動化、リスク管理、資本最適化を通じてDeFiを強化します。

! 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は複数のレイヤーを越えています。ブロックチェーンは基盤レイヤーであり、AIエージェントは取引やスマートコントラクトを実行するために特定のチェーンと相互作用する必要があります。データレイヤーと計算レイヤーは、歴史的価格データ、市場の感情、チェーン上の分析から得られるAIモデルのトレーニングに必要なインフラを提供します。プライバシーと検証可能なレイヤーは、信頼のない実行を維持しながら、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、開発者が自律取引ボット、信用リスク評価器、チェーン上のガバナンス最適化ツールなどの特化したAI駆動アプリを構築することを可能にします。

DeFAIエコシステムの拡大に伴い、最も注目すべきプロジェクトは主に3つの主要なカテゴリに分かれます:

1. 抽象化レイヤー

このようなプロトコルは、DeFiのChatGPTに似たユーザーフレンドリーなインターフェースとして機能し、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。これらは通常、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、クロスチェーン取引の実行
• 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
• ポジション規模の割合に基づいて自動的に利益確定/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、SolanaにクロスチェーンしてSOLに交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません——アブストラクションレイヤープロトコルは操作を一ステップで完了できます。

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2. 自主取引エージェント

従来のルールに従って取引を行う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び、適応し、新しい情報に基づいて戦略を調整することができます。これらのエージェントは:

• データを分析して戦略を常に改善する
• 市場の動向を予測し、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

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3. AI搭載のDApps

分散型金融 dAppは、借入、交換、収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、これらのサービスを次の方法で強化できます:

• 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
• リスクを発見するために、トークンをスキャンして潜在的なrugや罠を検出します。

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主な課題

これらのレイヤー上に構築されたトッププロトコルは、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、最適な取引実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。データ品質が低いと、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モデルは歴史的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でトレーニングを受ける必要があり、その有効性を維持するために。

3. 資産の関連性、流動性の変化、市場の感情を包括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。

これらのカテゴリーに基づくプロトコルは市場で人気を集めています。しかし、より良い製品と最良の結果を提供するために、彼らはさまざまな異なる質のデータセットを統合することを検討すべきです。それによって、彼らの製品を新しいレベルに引き上げることができます。

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データ層——DeFAIスマートに力を提供

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、取引および収益最適化エージェントは、その取引戦略をさらに洗練させ、リソースを再配分するためのデータが必要です。

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できるようにし、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た取引の提案を行います。

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最も注目されているAI代理ブロックチェーン

AIやエージェントのためのデータ層を構築するだけでなく、あるブロックチェーンはDeFAIの未来に向けてフルスタックのブロックチェーンとして自らを位置付けています。彼らは最近、ユーザーのプロンプトに基づいてオンチェーン取引を実行するためのDeFAIの共同操縦者である端末を展開し、トークンステーキング者に開放する予定です。

さらに、このブロックチェーンはAIとエージェントに基づく多くのチームをサポートしています。彼らは複数のプロトコルをそのエコシステムに統合するために大きな努力をしました。より多くのエージェントの開発と取引の実行に伴い、このブロックチェーンは急速に成長しています。

これらの措置は、彼らがAIを使用してネットワークをアップグレードしている間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のソーターを装備したことです。トランザクションを実行する前にシミュレーションとAI分析を使用することで、高リスクトランザクションを処理する前に阻止および審査することができ、チェーン上の安全性を確保します。あるスーパー チェーンのL2として、このブロックチェーンは中間地点に立ち、人間と代理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。

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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、完全な自律性の実現に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、通常は予測能力が欠けています。

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、独立した取引実行が欠如しています。

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、有用なデータレイヤー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、大口取引の活動、流動性の変化などに関する深層なオンチェーンデータが必要であり、より良い予測分析のために有用な合成データを生成し、特定のカテゴリー(のAI代理、DeSciなど)のトークンの変動や、ソーシャルネットワーク上のトークンの変動に関する市場全体からの感情分析を組み合わせる必要があります。

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、実行できるようになることです。これらのシステムが成熟するにつれて、将来的には分散型金融のトレーダーがAIエージェントに依存し、最小限の人的介入で自主的に金融戦略を評価、予測、実行するのを見ることができるかもしれません。

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最後の考え

AIエージェントトークンとフレームワークの大幅な縮小を考慮すると、一部の人々はDeFAIが一時的なものであると考えるかもしれません。しかし、DeFAIはまだ初期段階にあり、AIエージェント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。

この潜在能力を解放する鍵は、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駆動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います。これは、エージェントの意思決定に対するデータの重要性を強調しています。

未来を見据えると、検証可能性とプライバシー性はプロトコルが解決すべき重要な課題となるでしょう。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つでしょう。TEE、FHE、さらにはゼロ知識証明に基づくプロトコルの統合は、AIエージェントの行動の検証可能性を高め、自立性への信頼を実現することができます。

高品質なデータ、堅牢なモデル、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利用されるようになります。

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