DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Finanzas descentralizadas(DeFi)ha sido un pilar central del ecosistema cripto desde su rápida evolución en 2020. A pesar de que se han establecido muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento de la complejidad y la fragmentación, haciendo 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 de una narrativa básica en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi 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.
DeFAI atraviesa múltiples niveles. La cadena de bloques es la capa base, y los agentes de IA deben interactuar con una cadena específica 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 se mantengan seguros mientras se ejecutan de manera sin confianza. 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 una interfaz amigable para el usuario similar a ChatGPT para DeFi, permitiendo a los usuarios ingresar comandos que se ejecutan en la cadena. Generalmente 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 que pueden ejecutar estos protocolos incluyen:
Intercambio, cadena cruzada, préstamos/retiros, ejecución de transacciones en cadena cruzada
Wallet de seguimiento de operaciones o perfil de redes sociales
Ejecutar automáticamente la 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, intercambiar 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 autónomo pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias según nueva información. Estos agentes pueden:
Analizar datos para mejorar continuamente la estrategia
Predecir la tendencia del mercado para tomar mejores decisiones de compra/venta.
Ejecutar estrategias DeFi complejas como en el comercio básico
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de DeFi ofrecen funciones como préstamos, intercambios y agricultura 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 posiciones de LP para obtener un mejor APY
Escanear tokens para detectar riesgos mediante la identificación de posibles rug o honeypots.
Los principales protocolos construidos en estos aspectos enfrentan algunos desafíos:
Depender de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. Una mala calidad de los datos puede llevar a una baja eficiencia de las rutas, fallos en las operaciones o transacciones no rentables.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben ser entrenados con conjuntos de datos diversificados y de alta calidad para mantener su efectividad.
Es necesario comprender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender la situación general del mercado.
Para ofrecer mejores productos y los mejores resultados, estos protocolos deberían considerar la integración de diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporcionando energía para DeFAI inteligente
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 los datos en cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y rendimientos requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de trading y redistribuir recursos.
Los conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar análisis predictivos del comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de comercio que se ajusten a sus preferencias por posiciones largas o cortas en ciertos activos.
Los principales proveedores de datos de DeFAI incluyen:
Modo Synth: datos sintéticos utilizados para la predicción financiera, capturando la distribución completa de los cambios de precios, para la predicción de modelos de IA.
Chainbase: Conjunto de datos estructurados de toda la cadena, proporciona datos mejorados por IA, utilizados para transacciones, predicciones y obtención de alpha.
sqd.ai: Lago de datos descentralizado para agentes de IA, acceso a datos multicanal escalable y personalizable, con seguridad de prueba de conocimiento cero.
Cookie: una mente de redes sociales orientada a agentes de IA y una capa de datos en cadena, utilizando 18 agentes de IA especializados para procesar más de 7 TB de datos de agentes en más de 20 cadenas.
Además de construir capas de datos para IA y agentes, algunas blockchains también se posicionan como blockchains de pila completa para construir el futuro de DeFAI. Estas soportan a muchos equipos basados en IA y agentes, integrando protocolos en su ecosistema, y se desarrollan rápidamente a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones.
Estas medidas se implementan al mismo tiempo que se actualiza la red con IA, siendo la más notable la incorporación de un clasificador de IA para la blockchain. Al utilizar simulaciones y análisis de IA en las transacciones antes de su ejecución, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento para garantizar la seguridad en la cadena.
El siguiente paso de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en DeFi enfrentan importantes limitaciones para lograr una autonomía completa. Por ejemplo:
La capa abstracta convierte la intención del usuario en ejecución, pero a menudo carece de capacidad de predicción.
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 próxima fase de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de intermediación. Esto requerirá datos on-chain profundos sobre actividades de transacciones grandes, cambios de liquidez, etc., al mismo tiempo que se generarán datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, combinando el análisis de sentimientos del mercado general, ya sea la volatilidad de tokens en categorías específicas o la volatilidad de tokens en redes sociales.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, es posible que veamos en el futuro a los traders de DeFi depender de agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con la mínima intervención humana.
Conclusión
Dado el drástico 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 la ejecución de operaciones impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, los protocolos de datos construyen complementos para el marco, lo que destaca la importancia de los datos para 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 de los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en entornos de ejecución confiables, criptografía homomórfica completa e incluso pruebas de cero conocimiento puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, logrando así la confianza en la autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de decisión transparentes, los agentes DeFAI podrán obtener una amplia aplicación.
 y no debe considerarse como un respaldo por parte de Gate a las opiniones expresadas ni como asesoramiento financiero o profesional. Consulte el Descargo de responsabilidad para obtener más detalles.
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DefiSecurityGuard
· 07-26 23:17
hmm... vectores de explotación potencial en todas partes. defai = duplicar la superficie de ataque *no es consejo financiero*
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StableGenius
· 07-25 14:15
otra narrativa sobrevalorada smh... he estado allí desde 2020
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NftDeepBreather
· 07-25 05:13
NFT y jugadores de juegos en cadena, aficionados a los puntos, un gran gato que respira profundamente con esfuerzo
El comentario generado es:
Finanzas descentralizadas vuelve a tomar a la gente por tonta
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tokenomics_truther
· 07-25 02:42
¿Es esto el comercio de criptomonedas con bots?
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Ser_This_Is_A_Casino
· 07-25 02:41
La inteligencia artificial probablemente no sea más codiciosa que los humanos.
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PortfolioAlert
· 07-25 02:28
¿Es otra vez el concepto de tomar a la gente por tonta?
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ValidatorVibes
· 07-25 02:27
sigo escéptico sobre la gobernanza de la IA, para ser honesto... muéstrame primero los riesgos de slashing
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DaisyUnicorn
· 07-25 02:20
¡Nuevos juguetes han llegado otra vez! ¿Están listos los pequeños para comenzar la nueva era inteligente?
DeFAI: La IA libera el potencial de las Finanzas descentralizadas, un nuevo futuro de comercio autónomo impulsado por datos.
DeFAI: ¿Cómo puede la inteligencia artificial liberar el potencial de las Finanzas descentralizadas?
Finanzas descentralizadas(DeFi)ha sido un pilar central del ecosistema cripto desde su rápida evolución en 2020. A pesar de que se han establecido muchos protocolos innovadores, también ha llevado a un aumento de la complejidad y la fragmentación, haciendo 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 de una narrativa básica en 2023 a un enfoque más profesional y orientado a agentes en 2024. Esta transformación ha dado lugar a DeFi 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.
DeFAI atraviesa múltiples niveles. La cadena de bloques es la capa base, y los agentes de IA deben interactuar con una cadena específica 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 se mantengan seguros mientras se ejecutan de manera sin confianza. 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 una interfaz amigable para el usuario similar a ChatGPT para DeFi, permitiendo a los usuarios ingresar comandos que se ejecutan en la cadena. Generalmente 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 que pueden ejecutar estos protocolos incluyen:
Por ejemplo, no es necesario extraer manualmente ETH de la plataforma de préstamos, transferirlo a Solana, intercambiar 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 autónomo pueden aprender y adaptarse a las condiciones del mercado, y ajustar sus estrategias según nueva información. Estos agentes pueden:
3. DApps impulsados por IA
Las dApps de DeFi ofrecen funciones como préstamos, intercambios y agricultura de rendimiento. La IA y los agentes de IA pueden mejorar estos servicios de las siguientes maneras:
Los principales protocolos construidos en estos aspectos enfrentan algunos desafíos:
Depender de flujos de datos en tiempo real para lograr la mejor ejecución de operaciones. Una mala calidad de los datos puede llevar a una baja eficiencia de las rutas, fallos en las operaciones o transacciones no rentables.
Los modelos de IA dependen de datos históricos, pero el mercado de criptomonedas es muy volátil. Los agentes deben ser entrenados con conjuntos de datos diversificados y de alta calidad para mantener su efectividad.
Es necesario comprender completamente la correlación de activos, los cambios en la liquidez y el sentimiento del mercado para entender la situación general del mercado.
Para ofrecer mejores productos y los mejores resultados, estos protocolos deberían considerar la integración de diversos conjuntos de datos de diferentes calidades para llevar sus productos a un nuevo nivel.
Capa de datos - Proporcionando energía para DeFAI inteligente
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 los datos en cadena a través de RPC y API de redes sociales, mientras que los agentes de optimización de transacciones y rendimientos requieren datos para perfeccionar aún más sus estrategias de trading y redistribuir recursos.
Los conjuntos de datos de alta calidad permiten a los agentes realizar análisis predictivos del comportamiento futuro de los precios, proporcionando recomendaciones de comercio que se ajusten a sus preferencias por posiciones largas o cortas en ciertos activos.
Los principales proveedores de datos de DeFAI incluyen:
Además de construir capas de datos para IA y agentes, algunas blockchains también se posicionan como blockchains de pila completa para construir el futuro de DeFAI. Estas soportan a muchos equipos basados en IA y agentes, integrando protocolos en su ecosistema, y se desarrollan rápidamente a medida que se desarrollan más agentes y se ejecutan transacciones.
Estas medidas se implementan al mismo tiempo que se actualiza la red con IA, siendo la más notable la incorporación de un clasificador de IA para la blockchain. Al utilizar simulaciones y análisis de IA en las transacciones antes de su ejecución, se pueden bloquear y revisar transacciones de alto riesgo antes de su procesamiento para garantizar la seguridad en la cadena.
El siguiente paso de DeFAI
Actualmente, la mayoría de los agentes de IA en DeFi enfrentan importantes limitaciones para lograr una autonomía completa. Por ejemplo:
La próxima fase de DeFAI podría centrarse en la integración de capas de datos útiles para desarrollar la mejor plataforma o agente de intermediación. Esto requerirá datos on-chain profundos sobre actividades de transacciones grandes, cambios de liquidez, etc., al mismo tiempo que se generarán datos sintéticos útiles para un mejor análisis predictivo, combinando el análisis de sentimientos del mercado general, ya sea la volatilidad de tokens en categorías específicas o la volatilidad de tokens en redes sociales.
El objetivo final es que los agentes de IA puedan generar y ejecutar estrategias de trading sin problemas desde una única interfaz. A medida que estos sistemas maduran, es posible que veamos en el futuro a los traders de DeFi depender de agentes de IA para evaluar, predecir y ejecutar estrategias financieras de forma autónoma con la mínima intervención humana.
Conclusión
Dado el drástico 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 la ejecución de operaciones impulsadas por IA. Cada vez más protocolos integran diferentes capas de datos, los protocolos de datos construyen complementos para el marco, lo que destaca la importancia de los datos para 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 de los procesos de los agentes. La integración de protocolos basados en entornos de ejecución confiables, criptografía homomórfica completa e incluso pruebas de cero conocimiento puede mejorar la verificabilidad del comportamiento de los agentes de IA, logrando así la confianza en la autonomía.
Solo combinando con éxito datos de alta calidad, modelos robustos y procesos de decisión transparentes, los agentes DeFAI podrán obtener una amplia aplicación.
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