DeFAI：人工知能は分散型金融の潜在能力をどのように解放するか？

分散型金融(DeFi)自2020年迅速発展以来,常に暗号エコシステムのコア支柱である。多くの革新的なプロトコルが構築されたにもかかわらず、複雑さと断片化の増加を招き、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い。

同時に、人工知能(AI)は2023年の基礎的な物語から2024年にはより専門的でエージェント指向の焦点に発展しました。この変化はDeFi AI (DeFAI)を生み出しました - 新たに登場する分野で、AIは自動化、リスク管理、資本最適化を通じて分散型金融を強化します。

! 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跨いでいます。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、市場感情、オンチェーン分析から得られた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。エージェントフレームワークは、開発者が自律取引ロボット、信用リスク評価ツール、オンチェーンガバナンス最適化ツールなどの特化したAI駆動アプリを構築できるようにします。

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DeFAIエコシステムが拡大するにつれて、最も際立ったプロジェクトは主に3つのカテゴリーに分けることができます:

1. 抽象化レイヤー

この種のプロトコルは、DeFiのChatGPTのような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。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機能のいくつかは次のとおりです:

• 交換、クロスチェーン、貸出/引き出し、クロスチェーン取引実行
• フォロートレードウォレットまたはソーシャルメディアプロフィール
• ポジション規模のパーセンテージ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、それをSolanaにクロスチェーンし、SOLに交換し、DEXで流動性を提供する必要はありません - 抽象層プロトコルは、操作を1ステップで完了します。

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2. 自主取引エージェント

従来のルールに従った取引ロボットとは異なり、自律取引エージェントは市場の状況を学習し適応し、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継続的に改善する
• 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ポジションの再バランスを行い、流動性供給を最適化して、より良いAPYを得る
• トークンをスキャンしてリスクを発見するために、潜在的なrugやハニーポットを検出します。

これらの側面で構築されたトップレベルのプロトコルはいくつかの課題に直面しています:

1. リアルタイムデータストリームに依存して最適な取引執行を実現します。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モデルは過去のデータに依存していますが、暗号通貨市場は非常に変動が大きいです。エージェントは多様で高品質なデータセットでのトレーニングを受ける必要があります。

3. 資産の関連性、流動性の変化、市場の感情を全面的に理解する必要があり、全体的な市場の状況を理解することができる。

より良い製品と最良の結果を提供するために、これらのプロトコルは、さまざまな異なる品質のデータセットを統合することを考慮し、製品を新しいレベルに引き上げるべきです。

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データ層 - DeFAIスマートに力を提供する

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た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、取引と収益最適化エージェントは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適した取引の提案を行うことを可能にします。

DeFAIの主要なデータプロバイダーには次のものが含まれます:

• モードシンセ: 財務予測のための合成データで、完全な価格変動分布をキャッチし、AIモデルの予測に使用されます。
• Chainbase:全チェーン構造化データセット、AI強化データを提供し、取引、予測、アルファの取得に使用されます。
• sqd.ai:AIエージェント向けの分散型データレイク、スケーラブルでカスタマイズ可能なマルチチェーンデータアクセス、ゼロ知識証明のセキュリティを備えています。
• Cookie:AIエージェント向けのソーシャルメディアマインドとオンチェーンデータレイヤー、20以上のチェーンで7TBを超えるオンチェーンエージェントデータを処理するために18の専門AIエージェントを使用。

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AIやエージェントのためのデータレイヤーを構築することに加えて、特定のブロックチェーンはDeFAIの未来のために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。それらは多くのAIやエージェントに基づくチームをサポートし、プロトコルをそのエコシステムに統合し、より多くのエージェントの開発と取引の実行が進むにつれて急速に成長しています。

これらの措置は、AIを使用してネットワークをアップグレードする際に実施されており、最も注目すべきは、ブロックチェーンにAIソーターを装備したことです。取引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、高リスクの取引を処理前にブロックおよびレビューし、チェーン上の安全性を確保できます。

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DeFAIの次のステップ

現在、DeFiにおけるほとんどのAIエージェントは、完全な自律性を実現する上で重大な制約に直面しています。例えば:

1. 抽象レイヤーはユーザーの意図を実行に変換しますが、通常は予測能力に欠けています。
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けています。
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、最適な代理プラットフォームまたはエージェントを開発するために、有用なデータレイヤーの統合に焦点を当てる可能性があります。これには、大口取引活動や流動性の変化に関する深いオンチェーンデータが必要であり、同時に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かかわらず、一般市場からの感情分析と組み合わせる必要があります。

最終的な目標は、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、将来のDeFiトレーダーがAIエージェントに依存し、最小限の人間の介入で自律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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まとめ

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DeFiの利用可能性と性能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、これがAI駆動の取引予測と実行を改善します。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のプラグインを構築しており、これは代理決定に対するデータの重要性を強調しています。

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未来を展望すると、検証可能性とプライバシー性は、プロトコルが解決しなければならない重要な課題となります。現在、多くの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の決定の進展は、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ちます。信頼できる実行環境、完全同型暗号、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、自律性に対する信頼を実現します。

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うまく組み合わせることができて初めて、DeFAIエージェントは広く利用されることができます。

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