DeFAI : Comment l'intelligence artificielle peut-elle libérer le potentiel de la Finance Décentralisée ?
Finance Décentralisée ( DeFi ) s'est rapidement développée depuis 2020, devenant un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que de nombreux protocoles innovants aient été établis, cela a également entraîné une augmentation de la complexité et de la fragmentation, rendant difficile pour même les utilisateurs expérimentés de naviguer parmi les nombreuses chaînes, actifs et protocoles.
En même temps, l'intelligence artificielle (AI) est passée d'un récit de base en 2023 à un focus plus professionnel et orienté vers les agents en 2024. Cette transformation a donné naissance à DeFi AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation du capital.
DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est le niveau de base, et les agents d'IA doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Le niveau de données et le niveau de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire pour entraîner les modèles d'IA, ces modèles étant basés sur des données historiques de prix, des sentiments de marché et des analyses on-chain. Le niveau de confidentialité et de vérification garantit que les données financières sensibles restent sécurisées tout en permettant une exécution sans confiance. Le cadre d'agents permet aux développeurs de créer des applications alimentées par l'IA spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.
Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois grandes catégories :
1. Couche abstraite
Ces protocoles agissent comme une interface conviviale similaire à ChatGPT pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs de saisir des instructions exécutées sur la chaîne. Ils s'intègrent généralement à plusieurs chaînes et dApps, et exécutent les intentions des utilisateurs, tout en éliminant les étapes manuelles dans des transactions complexes.
Ces protocoles peuvent exécuter certaines fonctions, y compris :
Échange, inter-chaînes, prêt/retrait, exécution de transactions inter-chaînes
Portefeuille de trading de suivi ou profil de médias sociaux
Exécuter automatiquement des transactions de prise de bénéfices / de stop loss en fonction du pourcentage de la taille de la position.
Par exemple, il n'est pas nécessaire de retirer manuellement de l'ETH d'une plateforme de prêt, de le transférer sur Solana, d'échanger contre des SOL, et de fournir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction peut effectuer l'opération en une seule étape.
2. Agent de trading autonome
Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents de trading autonomes peuvent apprendre et s'adapter aux conditions du marché, et ajuster leurs stratégies en fonction des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
Analyser les données pour améliorer continuellement la stratégie
Prédire les tendances du marché afin de prendre de meilleures décisions d'achat/vente.
Exécuter des stratégies DeFi complexes comme des transactions de base
3. DApps alimentés par l'IA
Les dApps DeFi offrent des fonctionnalités telles que le prêt, l'échange et le yield farming. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :
Optimiser l'offre de liquidité en rééquilibrant les positions LP pour obtenir un meilleur APY
Scanner les tokens pour détecter les risques en identifiant les rug ou les honeypots potentiels.
Les protocoles de haut niveau construits sur ces aspects sont confrontés à certains défis :
Dépendre des flux de données en temps réel pour réaliser la meilleure exécution des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité des routes réduite, des échecs de transaction ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché pour saisir l'état global du marché.
Pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ces protocoles devraient envisager d'intégrer des ensembles de données de différentes qualités afin d'élever leurs produits à un nouveau niveau.
Couche de données - Alimenter l'intelligence DeFAI
La qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche d'abstraction doit accéder aux données on-chain via RPC et les API de réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements ont besoin de données pour affiner davantage leurs stratégies de trading et réaffecter les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux prédire les comportements futurs des prix, offrant des conseils de trading afin de s'adapter à leurs préférences pour des positions longues ou courtes sur certains actifs.
Les principaux fournisseurs de données de DeFAI incluent :
Mode Synth: données synthétiques pour la prévision financière, capturant la distribution complète des variations de prix, utilisées pour la prévision des modèles d'IA.
Chainbase: ensemble de données structurées sur toute la chaîne, fournissant des données améliorées par l'IA, utilisées pour le trading, la prévision et l'obtention d'alpha.
sqd.ai: Lac de données décentralisé pour les agents AI, accès aux données multichaînes extensible et personnalisable, avec sécurité par preuve à connaissance nulle.
Cookie : une mentalité de médias sociaux orientée vers les agents IA et une couche de données en chaîne, utilisant 18 agents IA spécialisés pour traiter plus de 7 To de données d'agents en chaîne sur plus de 20 chaînes.
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, certaines blockchains se positionnent également comme des blockchains full-stack pour l'avenir de la DeFAI. Elles soutiennent de nombreuses équipes basées sur l'IA et les agents, intégrant des protocoles dans leur écosystème, et se développent rapidement avec le développement de davantage d'agents et l'exécution de transactions.
Ces mesures sont mises en œuvre tout en utilisant l'IA pour améliorer le réseau, le plus remarquable étant l'équipement de la blockchain avec un classificateur IA. En utilisant des simulations et des analyses IA avant l'exécution des transactions, il est possible de bloquer et de réviser les transactions à haut risque avant leur traitement, afin d'assurer la sécurité sur la chaîne.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance Décentralisée (DeFi) font face à des limitations significatives en matière d'autonomie complète. Par exemple :
La couche abstraite transforme l'intention de l'utilisateur en exécution, mais elle manque souvent de capacité prédictive.
Les agents IA peuvent générer de l'alpha par analyse, mais manquent d'exécution de trading indépendante.
Les dApps alimentées par l'IA peuvent gérer des coffres ou des transactions, mais elles sont passives plutôt qu'actives.
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration d'une couche de données utile pour développer la meilleure plateforme ou agent d代理. Cela nécessitera des données en profondeur sur la chaîne concernant les activités de transactions importantes, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prédictives et en combinant des analyses de sentiment du marché général, que ce soit pour les fluctuations des tokens d'une catégorie spécifique ou pour les fluctuations des tokens sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir des traders DeFi futurs s'appuyer sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Conclusion
Étant donné la forte baisse des jetons et des cadres d'agents IA, certaines personnes pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est encore à ses débuts, et le potentiel des agents IA pour améliorer l'utilité et la performance de la Finance Décentralisée est indéniable.
La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'acquisition de données en temps réel de haute qualité, ce qui améliorera les prévisions et l'exécution des transactions pilotées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, les protocoles de données construisent des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour la prise de décision des agents.
Envisageant l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront résoudre. Actuellement, la plupart des opérations des agents d'IA restent une boîte noire, et les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ces agents. Par conséquent, le développement de décisions d'IA vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité des processus des agents. L'intégration de protocoles basés sur des environnements d'exécution fiables, le chiffrement homomorphe complet et même les preuves à divulgation nulle de connaissance peut renforcer la vérifiabilité du comportement des agents d'IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.
Seule une combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra aux agents DeFAI d'obtenir une large application.
DeFAI : l'IA libère le potentiel de la Finance décentralisée, une nouvelle avenir d'échanges autonomes basé sur les données.
DeFAI : Comment l'intelligence artificielle peut-elle libérer le potentiel de la Finance Décentralisée ?
Finance Décentralisée ( DeFi ) s'est rapidement développée depuis 2020, devenant un pilier central de l'écosystème crypto. Bien que de nombreux protocoles innovants aient été établis, cela a également entraîné une augmentation de la complexité et de la fragmentation, rendant difficile pour même les utilisateurs expérimentés de naviguer parmi les nombreuses chaînes, actifs et protocoles.
En même temps, l'intelligence artificielle (AI) est passée d'un récit de base en 2023 à un focus plus professionnel et orienté vers les agents en 2024. Cette transformation a donné naissance à DeFi AI (DeFAI) - un domaine émergent où l'IA améliore la Finance Décentralisée grâce à l'automatisation, la gestion des risques et l'optimisation du capital.
DeFAI traverse plusieurs niveaux. La blockchain est le niveau de base, et les agents d'IA doivent interagir avec des chaînes spécifiques pour exécuter des transactions et des contrats intelligents. Le niveau de données et le niveau de calcul fournissent l'infrastructure nécessaire pour entraîner les modèles d'IA, ces modèles étant basés sur des données historiques de prix, des sentiments de marché et des analyses on-chain. Le niveau de confidentialité et de vérification garantit que les données financières sensibles restent sécurisées tout en permettant une exécution sans confiance. Le cadre d'agents permet aux développeurs de créer des applications alimentées par l'IA spécialisées, telles que des robots de trading autonomes, des évaluateurs de risque de crédit et des optimiseurs de gouvernance on-chain.
Avec l'expansion continue de l'écosystème DeFAI, les projets les plus remarquables peuvent être classés en trois grandes catégories :
1. Couche abstraite
Ces protocoles agissent comme une interface conviviale similaire à ChatGPT pour la Finance Décentralisée, permettant aux utilisateurs de saisir des instructions exécutées sur la chaîne. Ils s'intègrent généralement à plusieurs chaînes et dApps, et exécutent les intentions des utilisateurs, tout en éliminant les étapes manuelles dans des transactions complexes.
Ces protocoles peuvent exécuter certaines fonctions, y compris :
Par exemple, il n'est pas nécessaire de retirer manuellement de l'ETH d'une plateforme de prêt, de le transférer sur Solana, d'échanger contre des SOL, et de fournir de la liquidité sur un DEX - le protocole de couche d'abstraction peut effectuer l'opération en une seule étape.
2. Agent de trading autonome
Contrairement aux robots de trading traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les agents de trading autonomes peuvent apprendre et s'adapter aux conditions du marché, et ajuster leurs stratégies en fonction des nouvelles informations. Ces agents peuvent :
3. DApps alimentés par l'IA
Les dApps DeFi offrent des fonctionnalités telles que le prêt, l'échange et le yield farming. L'IA et les agents IA peuvent améliorer ces services de la manière suivante :
Les protocoles de haut niveau construits sur ces aspects sont confrontés à certains défis :
Dépendre des flux de données en temps réel pour réaliser la meilleure exécution des transactions. Une mauvaise qualité des données peut entraîner une efficacité des routes réduite, des échecs de transaction ou des transactions non rentables.
Les modèles d'IA dépendent des données historiques, mais le marché des cryptomonnaies est très volatile. Les agents doivent être formés avec des ensembles de données diversifiés et de haute qualité pour maintenir leur efficacité.
Il est nécessaire de comprendre pleinement la corrélation des actifs, les variations de liquidité et le sentiment du marché pour saisir l'état global du marché.
Pour offrir de meilleurs produits et des résultats optimaux, ces protocoles devraient envisager d'intégrer des ensembles de données de différentes qualités afin d'élever leurs produits à un nouveau niveau.
Couche de données - Alimenter l'intelligence DeFAI
La qualité de l'IA dépend des données sur lesquelles elle s'appuie. Pour que les agents IA fonctionnent efficacement dans DeFAI, ils ont besoin de données en temps réel, structurées et vérifiables. Par exemple, la couche d'abstraction doit accéder aux données on-chain via RPC et les API de réseaux sociaux, tandis que les agents d'optimisation des transactions et des rendements ont besoin de données pour affiner davantage leurs stratégies de trading et réaffecter les ressources.
Des ensembles de données de haute qualité permettent aux agents de mieux prédire les comportements futurs des prix, offrant des conseils de trading afin de s'adapter à leurs préférences pour des positions longues ou courtes sur certains actifs.
Les principaux fournisseurs de données de DeFAI incluent :
En plus de construire une couche de données pour l'IA et les agents, certaines blockchains se positionnent également comme des blockchains full-stack pour l'avenir de la DeFAI. Elles soutiennent de nombreuses équipes basées sur l'IA et les agents, intégrant des protocoles dans leur écosystème, et se développent rapidement avec le développement de davantage d'agents et l'exécution de transactions.
Ces mesures sont mises en œuvre tout en utilisant l'IA pour améliorer le réseau, le plus remarquable étant l'équipement de la blockchain avec un classificateur IA. En utilisant des simulations et des analyses IA avant l'exécution des transactions, il est possible de bloquer et de réviser les transactions à haut risque avant leur traitement, afin d'assurer la sécurité sur la chaîne.
La prochaine étape de DeFAI
Actuellement, la plupart des agents IA dans la Finance Décentralisée (DeFi) font face à des limitations significatives en matière d'autonomie complète. Par exemple :
La prochaine étape de DeFAI pourrait se concentrer sur l'intégration d'une couche de données utile pour développer la meilleure plateforme ou agent d代理. Cela nécessitera des données en profondeur sur la chaîne concernant les activités de transactions importantes, les variations de liquidité, etc., tout en générant des données synthétiques utiles pour de meilleures analyses prédictives et en combinant des analyses de sentiment du marché général, que ce soit pour les fluctuations des tokens d'une catégorie spécifique ou pour les fluctuations des tokens sur les réseaux sociaux.
L'objectif final est que les agents IA puissent générer et exécuter des stratégies de trading de manière transparente à partir d'une interface unique. À mesure que ces systèmes mûrissent, nous pourrions voir des traders DeFi futurs s'appuyer sur des agents IA pour évaluer, prédire et exécuter des stratégies financières de manière autonome avec un minimum d'intervention humaine.
Conclusion
Étant donné la forte baisse des jetons et des cadres d'agents IA, certaines personnes pourraient penser que DeFAI n'est qu'un feu de paille. Cependant, DeFAI est encore à ses débuts, et le potentiel des agents IA pour améliorer l'utilité et la performance de la Finance Décentralisée est indéniable.
La clé pour libérer ce potentiel réside dans l'acquisition de données en temps réel de haute qualité, ce qui améliorera les prévisions et l'exécution des transactions pilotées par l'IA. De plus en plus de protocoles intègrent différentes couches de données, les protocoles de données construisent des plugins pour le cadre, ce qui souligne l'importance des données pour la prise de décision des agents.
Envisageant l'avenir, la vérifiabilité et la confidentialité deviendront des défis clés que les protocoles devront résoudre. Actuellement, la plupart des opérations des agents d'IA restent une boîte noire, et les utilisateurs doivent confier leurs fonds à ces agents. Par conséquent, le développement de décisions d'IA vérifiables contribuera à garantir la transparence et la responsabilité des processus des agents. L'intégration de protocoles basés sur des environnements d'exécution fiables, le chiffrement homomorphe complet et même les preuves à divulgation nulle de connaissance peut renforcer la vérifiabilité du comportement des agents d'IA, permettant ainsi de faire confiance à l'autonomie.
Seule une combinaison réussie de données de haute qualité, de modèles robustes et de processus décisionnels transparents permettra aux agents DeFAI d'obtenir une large application.
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La Finance décentralisée est de nouveau là pour prendre les gens pour des idiots.